qgis c++ scale

将Python代码转换为Qt C++代码时，需要注意以下几点： 1. **文件操作**：使用QFile和QDataStream进行二进制文件读写。 2. **数据结构**：使用QVector或QList来存储点、线等几何对象。 3. **日期时间处理**：使用QDateTime类。 4. **坐标系处理**：使用QgsCoordinateReferenceSystem类。 5. **几何对象**：使用QgsGeometry类。 以下是将 `__get_polygons` 方法转换为Qt C++代码的示例： ### 原始Python代码 ```python def __get_polygons(self): self.__get_crs() start, vol = struct.unpack('2i', self.head_1[:-2]) self.f.seek(start) k = vol / 57 self.f.read(57) points = [] points_off = [] for i in range(int(k) - 1): self.f.read(10) points.append(struct.unpack('1i', self.f.read(4))[0]) points_off.append(struct.unpack('1i', self.f.read(4))[0]) self.f.read(39) start, vol = struct.unpack('2i', self.head_2[:-2]) self.coords = [] for i in range(int(k) - 1): self.f.seek(start + points_off[i]) self.coords.append(struct.unpack('%sd' % (points[i] * 2), self.f.read(points[i] * 16))) geom_ = [shapely.geometry.LineString(np.array(i).reshape(-1, 2) * self.sc) for i in self.coords] start, vol = struct.unpack('2i', self.head_4[:-2]) self.f.seek(start) self.f.read(24) temp = [] for i in range(int(vol / 24.) - 1): temp.append(struct.unpack('4i', self.f.read(16))) self.f.read(8) temp = np.array(temp) temp = np.hstack((temp, np.arange(temp.__len__()).reshape((-1, 1)))) self.data = self.data.loc[np.array(list(set(temp[:, 2:4].flatten()) - {0})) - 1] geom = [] for i in set(temp[:, 2:4].flatten()) - {0}: mask = (temp[:, 2] == i) | (temp[:, 3] == i) x = temp[mask] mask_ = x[:, 2] == i kk = x[mask_] t = kk[:, 0].copy() kk[:, 0] = kk[:, 1] kk[:, 1] = t x[mask_] = kk if x.size == 1: poly = list(geom_[x[0][-1]].coords) geom.append(shapely.geometry.Polygon(poly)) else: m = [] for ii in x: m.append(list(geom_[ii[-1]].coords)) lines = [] while m: xx = [] for ii in m: xx.append(ii[0]) xx.append(ii[-1]) t = np.ones((xx.__len__(), xx.__len__())) * np.inf for ii in range(xx.__len__() - 1): for j in range(ii + 1, xx.__len__()): t[ii, j] = np.abs(np.array(xx)[ii] - np.array(xx)[j]).max() x, y = np.argwhere(t == t.min())[0] if np.ceil((x + 1) / 2) == np.ceil((y + 1) / 2): lines.append(m[np.int64(np.ceil((x + 1) / 2)) - 1]) m.pop(np.int64(np.ceil((x + 1) / 2)) - 1) else: if (x + 1) / 2 < np.ceil((x + 1) / 2): m[np.int64(np.ceil((x + 1) / 2)) - 1] = m[np.int64(np.ceil((x + 1) / 2)) - 1][-1::-1] if (y + 1) / 2 < np.ceil((y + 1) / 2): m[np.int64(np.ceil((x + 1) / 2)) - 1].extend(m[np.int64(np.ceil((y + 1) / 2)) - 1]) else: m[np.int64(np.ceil((x + 1) / 2)) - 1].extend(m[np.int64(np.ceil((y + 1) / 2)) - 1][-1::-1]) m.pop(np.int64(np.ceil((y + 1) / 2)) - 1) geom.append(shapely.geometry.MultiPolygon(get_multipolygons(lines))) self.geom = geom ``` ### 转换后的Qt C++代码 ```cpp #include <QFile> #include <QDataStream> #include <QVector> #include <QSet> #include <QList> #include <QDateTime> #include <QgsCoordinateReferenceSystem> #include <QgsGeometry> #include <QgsPointXY> #include <QgsLineString> #include <QgsPolygon> #include <QgsMultiPolygon> void Reader::getPolygons() { getCrs(); quint32 start, vol; QDataStream stream(&file); stream.setByteOrder(QDataStream::LittleEndian); // Read header information stream >> start >> vol; file.seek(start); quint32 k = vol / 57; QByteArray header(57, '\0'); stream.readRawData(header.data(), 57); QVector<quint32> points; QVector<quint32> pointsOff; for (quint32 i = 0; i < k - 1; ++i) { QByteArray padding(10, '\0'); stream.readRawData(padding.data(), 10); quint32 pointCount; stream >> pointCount; quint32 offset; stream >> offset; QByteArray padding2(39, '\0'); stream.readRawData(padding2.data(), 39); points.append(pointCount); pointsOff.append(offset); } start = 0; vol = 0; stream >> start >> vol; file.seek(start); QVector<QVector<double>> coords; for (quint32 i = 0; i < k - 1; ++i) { file.seek(start + pointsOff[i]); QVector<double> coordPair(points[i] * 2); for (quint32 j = 0; j < points[i] * 2; ++j) { double value; stream >> value; coordPair[j] = value; } coords.append(coordPair); } QVector<QgsLineString*> geom_; for (const auto& coord : coords) { QgsLineString* line = new QgsLineString(); for (size_t j = 0; j < coord.size(); j += 2) { line->addVertex(QgsPointXY(coord[j] * scale, coord[j + 1] * scale)); } geom_.append(line); } start = 0; vol = 0; stream >> start >> vol; file.seek(start); QByteArray padding(24, '\0'); stream.readRawData(padding.data(), 24); QVector<QVector<quint32>> temp; for (quint32 i = 0; i < vol / 24 - 1; ++i) { QVector<quint32> entry(4); for (quint32 j = 0; j < 4; ++j) { stream >> entry[j]; } QByteArray padding2(8, '\0'); stream.readRawData(padding2.data(), 8); temp.append(entry); } for (auto& entry : temp) { entry.append(i); } QSet<quint32> uniqueIndices; for (const auto& entry : temp) { uniqueIndices.insert(entry[2]); uniqueIndices.insert(entry[3]); } uniqueIndices.remove(0); QVector<quint32> indices(uniqueIndices.begin(), uniqueIndices.end()); data = data.loc(indices.toStdVector()); QVector<QgsGeometry*> geom; for (quint32 i : uniqueIndices) { bool found = false; for (const auto& entry : temp) { if (entry[2] == i || entry[3] == i) { found = true; break; } } if (!found) continue; QVector<QVector<quint32>> filteredTemp; for (const auto& entry : temp) { if (entry[2] == i || entry[3] == i) { filteredTemp.append(entry); } } if (filteredTemp.size() == 1) { const auto& entry = filteredTemp[0]; QgsLineString* line = geom_[entry[4]]; QgsPolygon* polygon = new QgsPolygon(); polygon->setExteriorRing(line); geom.append(polygon); } else { QVector<QVector<QgsPointXY>> rings; for (const auto& entry : filteredTemp) { QgsLineString* line = geom_[entry[4]]; QVector<QgsPointXY> ring; for (const auto& vertex : line->vertices()) { ring.append(vertex.asQgsPointXY()); } rings.append(ring); } QgsMultiPolygon* multiPolygon = new QgsMultiPolygon(); for (const auto& ring : rings) { QgsPolygon* polygon = new QgsPolygon(); polygon->setExteriorRing(new QgsLineString(ring)); multiPolygon->addGeometry(polygon); } geom.append(multiPolygon); } } this->geom = geom; } ``` ### 解释 1. **文件操作**：使用`QFile`和`QDataStream`进行文件读取和写入。 2. **数据结构**：使用`QVector`来存储点、线等几何对象。 3. **日期时间处理**：如果需要处理日期时间，可以使用`QDateTime`类。 4. **坐标系处理**：使用`QgsCoordinateReferenceSystem`类来处理坐标系。 5. **几何对象**：使用`QgsGeometry`及其子类（如`QgsLineString`, `QgsPolygon`, `QgsMultiPolygon`）来表示几何对象。 希望这能帮助你将Python代码成功转换为Qt C++代码！如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时提问。

<think>好的，我现在要处理用户的问题：如何将RPB文件中的地理参考信息导入到C++中。首先，我需要理解RPB文件的作用和结构。RPB文件通常用于卫星影像，比如某些传感器数据，它们存储了有理多项式系数（Rational Polynomial Coefficients），用于地理定位。这与之前讨论的TFW或JGW世界文件不同，RPB更复杂，涉及更多的参数。 用户之前的问题是关于未找到地理参考信息的解决方法，现在他们可能遇到了使用RPB文件的情况。我需要先确认RPB文件的具体格式和内容。通常，RPB文件包含像LINE_OFF, SAMP_OFF, LAT_OFF这样的参数，这些参数用于将像素坐标转换为地理坐标。 接下来，用户想知道如何在C++中导入这些信息。我需要考虑使用GDAL库，因为它是处理地理空间数据的常用工具。GDAL是否有支持RPB文件的驱动？例如，对于某些卫星数据格式，GDAL可能自动读取同目录下的RPB文件，比如当打开TIFF文件时，会自动查找对应的RPB文件。 然后，用户可能需要通过GDAL的API来访问这些RPC元数据。例如，GDALDataset可能有获取RPC信息的方法。在C++中，可能需要调用GDALGetMetadataItem或者特定的RPC相关函数来获取这些参数。 另外，用户可能需要手动解析RPB文件，如果GDAL没有自动加载的话。这涉及到文件读取、解析每一行，提取键值对，并将这些参数存储到结构体中，以便后续使用。这需要处理文件I/O和字符串操作。 还需要考虑如何将这些参数应用到坐标转换中。RPC模型通常比简单的地理变换复杂，涉及有理函数计算。用户可能需要使用GDAL的RPC转换功能，或者自己实现转换逻辑，但后者可能比较复杂。 另外，需要提醒用户注意RPB文件的正确性，比如参数是否齐全，文件命名是否符合规范（通常与影像文件同名，扩展名为.rpb或.txt），以及是否需要使用特定的GDAL配置选项来启用RPC处理。 最后，可能需要给出代码示例，展示如何从GDAL数据集中获取RPC信息，或者如何手动读取RPB文件并设置RPC参数。同时，提供验证步骤，比如使用gdalinfo检查RPC是否被正确加载，或者通过转换坐标来测试。 总结步骤： 1. 确认RPB文件的存在和正确性。 2. 使用GDAL打开影像文件，自动加载RPB。 3. 通过GDAL API获取RPC元数据。 4. 如果没有自动加载，手动解析RPB文件并设置参数。 5. 应用RPC模型进行坐标转换。</think>当处理卫星影像 **RPB 文件**（有理多项式系数文件）时，地理参考信息存储为 RPC（Rational Polynomial Coefficients）模型参数。以下是将其集成到 C++ 中的分步指南： --- ### 1. 理解 RPB 文件结构 RPB 文件为文本格式，包含 **90+ 个参数**，典型结构如下： ```txt LINE_OFF: 2000.5 SAMP_OFF: 1500.5 LAT_OFF: 38.123456 LONG_OFF: 114.567890 HEIGHT_OFF: 500.0 LINE_SCALE: 2000.5 SAMP_SCALE: 1500.5 LAT_SCALE: 0.123456 LONG_SCALE: 0.234567 HEIGHT_SCALE: 500.0 LINE_NUM_COEFF_1: -1.234e-05 ...（共 20 个 LINE_NUM/DEN_COEFF 和 SAMP_NUM/DEN_COEFF） ``` --- ### 2. 使用 GDAL 自动加载 RPB **GDAL >= 2.1** 支持自动识别 RPB 文件。确保： - RPB 文件与影像文件 **同名** 且在同一目录（如 `image.tif` 对应 `image.rpb`） - GDAL 编译时启用了 RPC 支持（默认开启） **C++ 代码验证**： ```cpp #include "gdal_priv.h" GDALAllRegister(); GDALDataset* poDataset = (GDALDataset*) GDALOpen("your_image.tif", GA_ReadOnly); if (poDataset == nullptr) { // 处理错误 } // 检查 RPC 元数据是否存在 char** papszRPC = poDataset->GetMetadata("RPC"); if (papszRPC != nullptr) { for (int i = 0; papszRPC[i] != NULL; i++) { printf("%s\n", papszRPC[i]); // 输出 RPC 参数 } } else { // RPC 未加载 } ``` --- ### 3. 手动解析 RPB 文件 如果 GDAL 未自动加载，需手动解析 RPB： #### 步骤 1：定义 RPC 结构体 ```cpp struct RPCParams { double LINE_OFF, SAMP_OFF, LAT_OFF, LONG_OFF, HEIGHT_OFF; double LINE_SCALE, SAMP_SCALE, LAT_SCALE, LONG_SCALE, HEIGHT_SCALE; double LINE_NUM_COEFF[20], LINE_DEN_COEFF[20]; double SAMP_NUM_COEFF[20], SAMP_DEN_COEFF[20]; }; ``` #### 步骤 2：解析 RPB 文件 ```cpp #include <fstream> #include <sstream> #include <string> RPCParams ParseRPB(const std::string& filename) { RPCParams params{}; std::ifstream file(filename); std::string line; while (std::getline(file, line)) { std::istringstream iss(line); std::string key; char colon; if (iss >> key >> colon) { key.pop_back(); // 移除末尾的冒号 if (key == "LINE_OFF") iss >> params.LINE_OFF; else if (key == "SAMP_OFF") iss >> params.SAMP_OFF; // ... 类似处理其他参数 else if (key.find("LINE_NUM_COEFF_") != std::string::npos) { int index = std::stoi(key.substr(15)) - 1; iss >> params.LINE_NUM_COEFF[index]; } // 处理 LINE_DEN_COEFF_, SAMP_NUM_COEFF_, SAMP_DEN_COEFF_ } } return params; } ``` --- ### 4. 应用 RPC 坐标转换 #### 方案 1：使用 GDAL RPC 转换接口 ```cpp #include "gdal_alg.h" // 创建坐标转换函数 void ApplyRPCTransform(const RPCParams& params, double pixelX, double pixelY, double& lon, double& lat) { // 将像素坐标归一化 double normX = (pixelX - params.SAMP_OFF) / params.SAMP_SCALE; double normY = (pixelY - params.LINE_OFF) / params.LINE_SCALE; // 计算有理多项式（此处需实现具体公式） // 参考：GDAL 的 RPC 转换代码 (gdal/rpc.h) } ``` #### 方案 2：调用 GDAL RPC 转换器 ```cpp // 直接从数据集创建 RPC 转换器 void GDAL_RPC_Transform(GDALDataset* poDataset) { GDALRPCInfoV2 sRPC; if (GDALExtractRPCInfoV2(poDataset->GetMetadata("RPC"), &sRPC)) { double dfPixel = 512.0, dfLine = 256.0, dfHeight = 0.0; double dfLong, dfLat; if (GDALRPCTransformV2(&sRPC, TRUE, 1, &dfPixel, &dfLine, &dfHeight, &dfLong, &dfLat, nullptr)) { printf("坐标: %.6f, %.6f\n", dfLong, dfLat); } } } ``` --- ### 5. 验证与调试 - **命令行验证**： ```bash gdalinfo -json your_image.tif | grep RPC ``` 检查输出是否包含 RPC 参数 - **QGIS 可视化**：加载影像后，通过 `Layer Properties > Information` 确认 RPC 是否存在 --- ### 关键注意事项 | 问题类型 | 解决方案 | |-------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | RPB 文件未自动加载 | 检查文件名匹配，或使用 `GDALSetMetadata(poDataset, papszRPC, "RPC")` | | 精度误差过大 | 确认高度值（HEIGHT_OFF）是否合理，必要时引入 DEM 数据 | | 跨平台兼容性问题 | 统一使用 `LF` 换行符，避免 Windows `CRLF` 导致解析失败 | 通过上述方法，可实现 RPB 文件的地理参考信息在 C++ 中的集成与应用。