初始提交

bil2rgb.py

@@ -0,0 +1,53 @@
+import numpy as np
+from spectral.io import envi
+from PIL import Image
+import matplotlib.pyplot as plt
+import os
+def linear_stretch_2_percent(data):
+    """
+    应用2%线性拉伸到数据
+
+    参数:
+    data: 输入的单波段数据
+
+    返回:
+    拉伸后的数据 (0-255)
+    """
+    # 计算2%和98%的分位数
+    low = np.percentile(data, 2)
+    high = np.percentile(data, 98)
+
+    # 应用线性拉伸
+    stretched = np.clip((data - low) / (high - low), 0, 1) * 255
+    return stretched.astype(np.uint8)
+
+
+def process_bil_files(input_folder):
+    """
+    处理BIL文件：读取10、60、160波段并导出为PNG
+
+    参数:
+    input_folder: 包含BIL文件的输入文件夹
+    """
+    # 读取BIL文件
+    img = envi.open(input_folder.replace('.bil', '.hdr'), input_folder)
+
+    # 读取指定波段（10, 60, 160）
+    # 注意：波段索引从0开始，所以10波段是索引9，以此类推
+    band_10 = img.read_band(9)
+    band_60 = img.read_band(59)
+    band_160 = img.read_band(159)
+
+    # 应用2%线性拉伸到每个波段
+    band_10_stretched = linear_stretch_2_percent(band_10)
+    band_60_stretched = linear_stretch_2_percent(band_60)
+    band_160_stretched = linear_stretch_2_percent(band_160)
+
+    # 创建RGB图像（分别对应10,60,160波段）
+    rgb_img = np.stack([band_10_stretched, band_60_stretched, band_160_stretched], axis=-1)
+
+    # 将NumPy数组转换为PIL图像
+    # 确保值在0-255范围内并转换为uint8类型
+    rgb_img_pil = Image.fromarray((rgb_img).astype(np.uint8))
+
+    return rgb_img_pil