gdal将png转shp 图片有黑边框（c++）

各位砖家，png转shp后，边上有个给边框，请问怎么去除？
再请问下，两个大小不同的tif文件怎么截取成大小一样的两张图，请各位砖家赐教，感谢感谢

【以下回答由 GPT 生成】

我会尽力给出解决方案，但因为图片转换和处理过程可能涉及到很多细节，所以无法保证给出的解决方案一定适用于所有情况。以下是解决该问题的一种可能的思路：

首先，你需要安装并配置好 GDAL 库。可以从 GDAL 官网（http://www.gdal.org/）下载适用于你的操作系统的版本，并按照说明进行安装和配置。

第二步，导入所需的库和头文件。在你的 C++ 代码中，需要包含 GDAL 的头文件，并链接 GDAL 库。例如：

#include <gdal.h>
#include <cpl_conv.h>
#include <cpl_string.h>

第三步，打开原始 PNG 图片。使用 GDALOpen() 函数打开图片，并获得一个指向 GDALDataset 的指针。例如：

GDALDataset *poDataset;
poDataset = (GDALDataset *) GDALOpen("input.png", GA_ReadOnly);

第四步，获取图片的宽度和高度。通过 GDALDataset 的 GetRasterXSize() 和 GetRasterYSize() 方法分别获取图片的宽度和高度。例如：

int width = poDataset->GetRasterXSize();
int height = poDataset->GetRasterYSize();

第五步，创建输出的 SHP 文件。使用 GDALDriver 类的 Create() 方法创建一个 SHP 文件，并指定输出的文件名、宽度、高度、波段数等信息。例如：

GDALAllRegister();
GDALDriver *poDriver;
poDriver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("ESRI Shapefile");
GDALDataset *poOutputDS = poDriver->Create("output.shp", width, height, 1, GDT_Byte, NULL);

第六步，创建一个缓冲区用于读取原始图片的像素值。通过 GDALDataset 的 GetRasterBand() 方法获得图片的波段，并使用 RasterIO() 函数读取图片的像素值。例如：

GDALRasterBand *poBand = poDataset->GetRasterBand(1);
unsigned char *buffer = new unsigned char[width * height];
poBand->RasterIO(GF_Read, 0, 0, width, height, buffer, width, height, GDT_Byte, 0, 0);

第七步，将图片的像素值写入到 SHP 文件中。通过 GDALDataset 的 GetRasterBand() 方法获得 SHP 文件的波段，并使用 RasterIO() 函数将像素值写入。例如：

GDALRasterBand *poOutputBand = poOutputDS->GetRasterBand(1);
poOutputBand->RasterIO(GF_Write, 0, 0, width, height, buffer, width, height, GDT_Byte, 0, 0);

第八步，清理资源。包括释放缓冲区的内存，并关闭原始图片和 SHP 文件。例如：

delete[] buffer;
GDALClose(poDataset);
GDALClose(poOutputDS);

请注意，以上代码只是一种可能的解决方案，具体的实现方式可能会根据你的需求和场景有所变化。同时，还需要根据具体情况添加错误处理和异常处理的代码。

如果以上解决方案对你有所帮助，请点赞鼓励，谢谢！如果你有任何问题，请随时提问。


如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

引用chatgpt内容作答：
1、去除PNG图像黑边框的方法通常涉及图像处理，而不是GDAL本身。您可以使用图像处理库（如OpenCV）来实现去除黑边框的功能。以下是用C++和OpenCV去除PNG图像黑边框的示例代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    std::string inputImagePath = "input.png";
    std::string outputImagePath = "output.png";

    cv::Mat image = cv::imread(inputImagePath, cv::IMREAD_UNCHANGED);
    if (image.empty()) {
        std::cout << "Error: Unable to read the image file." << std::endl;
        return -1;
    }

    // Convert the image to grayscale
    cv::Mat grayImage;
    if (image.channels() == 4) {
        cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGRA2GRAY);
    } else if (image.channels() == 3) {
        cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    } else {
        grayImage = image.clone();
    }

    // Find contours in the image
    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    cv::findContours(grayImage, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // Find the bounding rectangle of the largest contour (assuming the black border is the largest contour)
    cv::Rect boundingRect;
    double maxArea = 0.0;
    for (const auto& contour : contours) {
        double area = cv::contourArea(contour);
        if (area > maxArea) {
            maxArea = area;
            boundingRect = cv::boundingRect(contour);
        }
    }

    // Crop the image to remove the black border
    cv::Mat croppedImage = image(boundingRect);

    // Save the cropped image
    cv::imwrite(outputImagePath, croppedImage);

    std::cout << "Cropped image saved to " << outputImagePath << std::endl;

    return 0;
}

此代码假设黑边是图像中的最大轮廓，并且基于该假设来裁剪图像。在实际应用中，可能需要根据图像内容和要求进行适当的调整。

2、截取两个不同大小的TIF文件成为大小相同的两张图，需要根据具体需求进行图像缩放、裁剪或者填充。以下是一个简单示例，展示如何将两个不同大小的TIF文件调整成相同大小的图像：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    std::string inputImagePath1 = "input1.tif";
    std::string inputImagePath2 = "input2.tif";
    std::string outputImagePath1 = "output1.tif";
    std::string outputImagePath2 = "output2.tif";

    cv::Mat image1 = cv::imread(inputImagePath1, cv::IMREAD_UNCHANGED);
    cv::Mat image2 = cv::imread(inputImagePath2, cv::IMREAD_UNCHANGED);
    
    if (image1.empty() || image2.empty()) {
        std::cout << "Error: Unable to read the image files." << std::endl;
        return -1;
    }

    // Get the desired output size (e.g., the smaller of the two image sizes)
    int outputWidth = std::min(image1.cols, image2.cols);
    int outputHeight = std::min(image1.rows, image2.rows);

    // Resize the images to the desired output size
    cv::Mat resizedImage1, resizedImage2;
    cv::resize(image1, resizedImage1, cv::Size(outputWidth, outputHeight));
    cv::resize(image2, resizedImage2, cv::Size(outputWidth, outputHeight));

    // Save the resized images
    cv::imwrite(outputImagePath1, resizedImage1);
    cv::imwrite(outputImagePath2, resizedImage2);

    std::cout << "Resized images saved to " << outputImagePath1 << " and " << outputImagePath2 << std::endl;

    return 0;
}

这里我们使用OpenCV库来读取、调整大小并保存图像。通过cv::resize函数，我们将两个图像调整到相同的大小，该大小取决于它们原始大小中的较小值。请注意，这样做可能会引起图像内容的损失，具体取决于图像的内容和调整大小的程度。对于一些特定任务，可能需要更复杂的图像配准或处理技术来获得更准确的调整结果。

要去除PNG转换为SHP后的边框，可以使用GIS软件（如ArcGIS、QGIS）进行处理。以下是一种可能的方法：

  1. 打开GIS软件，并导入转换后的SHP文件。
  2. 使用编辑工具选择边框所在的图形。
  3. 删除选中的图形，或者将其设置为透明。
  4. 保存修改后的SHP文件。

关于将两个大小不同的TIF文件截取成大小相同的两张图，可以使用C++编程语言结合图像处理库进行操作。以下是一种可能的方法：

  1. 使用C++中的图像处理库（如OpenCV）加载两个TIF文件。
  2. 获取两个TIF文件的尺寸信息（宽度和高度）。
  3. 根据尺寸信息，确定需要截取的区域大小。
  4. 使用图像处理库提供的函数，将两个TIF文件截取为相同大小的图像。
  5. 保存截取后的图像。

请注意，具体的代码实现可能因使用的图像处理库而有所不同。你可以参考相关图像处理库的文档和示例代码来完成这些操作。

援引GPT回答：
对于去除 PNG 转 SHP 后边框的问题，您可以使用 GIS 软件（如 ArcGIS、QGIS）中的编辑工具来去除边框。具体步骤如下：

  1. 打开 SHP 文件。
  2. 选择编辑工具（通常是一个编辑按钮）。
  3. 选择要去除边框的图形。
  4. 使用编辑工具中的删除或剪切工具，将边框部分删除。
  5. 保存编辑结果。

至于将两个大小不同的 TIF 文件截取成大小一样的两张图，您可以使用 GIS 软件的裁剪工具来实现。具体步骤如下：

  1. 打开 TIF 文件。
  2. 选择裁剪工具（通常是一个裁剪按钮）。
  3. 在裁剪工具中选择要裁剪的范围，可以手动输入范围的坐标或使用鼠标绘制范围。
  4. 确定裁剪范围后，点击裁剪按钮，将 TIF 文件裁剪为指定大小。
  5. 保存裁剪结果。

希望这些步骤可以帮到您！

对于第一个问题，如果在将PNG转换为SHP文件后边上出现了边框，可能是因为PNG文件中的透明像素被解释为SHP文件中的有效区域，导致形成了边框。解决这个问题的方法可以考虑以下两种：

使用图像处理软件（如Photoshop、GIMP等）打开PNG文件，将边框部分去除，然后再进行PNG到SHP的转换。确保PNG中没有透明像素或者边框，这样在转换为SHP时就不会出现边框。

在进行PNG到SHP的转换时，使用专业的GIS（地理信息系统）软件，如ArcGIS、QGIS等，这些软件通常提供更丰富的转换选项和设置，可以更好地处理PNG中的透明像素和边框。

对于第二个问题，将两个大小不同的TIF文件截取成大小一样的两张图，可以使用图像处理软件进行裁剪操作。例如使用Python中的PIL库或OpenCV库，或者使用图像处理软件如Photoshop或GIMP等。以下是使用Python的PIL库进行裁剪的示例代码：

from PIL import Image

# 打开两个TIF文件
image1 = Image.open('file1.tif')
image2 = Image.open('file2.tif')

# 获取两个TIF文件的大小
width1, height1 = image1.size
width2, height2 = image2.size

# 将两个TIF文件裁剪成相同大小
new_width = min(width1, width2)
new_height = min(height1, height2)

image1 = image1.crop((0, 0, new_width, new_height))
image2 = image2.crop((0, 0, new_width, new_height))

# 保存裁剪后的图像
image1.save('file1_cropped.tif')
image2.save('file2_cropped.tif')

提供个笨方法，使用Photoshop类似的工具，选择橡皮擦类似的工具来小心地删除边框。然后保存修改后的图像，并再次将其转换为SHP格式。
也可使用GIS软件打开SHP文件，使用裁剪类似的工具来删除边框部分，最后保存修改后的SHP文件。