ee.data.computePixels (Python only)

यह इमेज डेटा पर कोई भी हिसाब लगाकर, एक टाइल बनाता है.

वैल्यू: पिक्सल को रॉ इमेज डेटा के तौर पर दिखाता है.

इस्तेमालरिटर्न
ee.data.computePixels(params)Object|Value
आर्ग्यूमेंटटाइपविवरण
paramsऑब्जेक्टयह एक ऐसा ऑब्जेक्ट होता है जिसमें पैरामीटर होते हैं. इनकी ये वैल्यू हो सकती हैं:
expression - यह कैलकुलेट किया जाने वाला एक्सप्रेशन होता है.
fileFormat - यह फ़ाइल फ़ॉर्मैट का नतीजा है. डिफ़ॉल्ट रूप से, यह png पर सेट होता है. उपलब्ध फ़ॉर्मैट के लिए, ImageFileFormat देखें. ऐसे अन्य फ़ॉर्मैट भी उपलब्ध हैं जो डाउनलोड किए गए ऑब्जेक्ट को Python डेटा ऑब्जेक्ट में बदलते हैं. इनमें ये शामिल हैं: NUMPY_NDARRAY, जिसे स्ट्रक्चर्ड NumPy ऐरे में बदल दिया जाता है.
grid - ये ऐसे पैरामीटर होते हैं जिनसे उस पिक्सल ग्रिड के बारे में पता चलता है जिसमें डेटा फ़ेच करना है. यह डिफ़ॉल्ट रूप से, डेटा के नेटिव पिक्सल ग्रिड पर सेट होता है.
bandIds - अगर यह मौजूद है, तो यह बैंड का एक खास सेट तय करता है, जिससे पिक्सल मिलते हैं.
visualizationOptions - अगर मौजूद है, तो डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए विकल्पों का एक सेट. इसका इस्तेमाल, रॉ डेटा के बजाय डेटा का 8-बिट आरजीबी विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए किया जाता है.
workloadTag - उपयोगकर्ता ने इस कंप्यूटेशन को ट्रैक करने के लिए टैग दिया है.

उदाहरण

Python सेटअप करना

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Region of interest.
coords = [
    -121.58626826832939,
    38.059141484827485,
]
region = ee.Geometry.Point(coords)

# Sentinel-2 median composite.
image = (ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
              .filterBounds(region)
              .filterDate('2020-04-01', '2020-09-01')
              .median())

# Make a projection to discover the scale in degrees.
proj = ee.Projection('EPSG:4326').atScale(10).getInfo()

# Get scales out of the transform.
scale_x = proj['transform'][0]
scale_y = -proj['transform'][4]

# Make a request object.
request = {
    'expression': image,
    'fileFormat': 'PNG',
    'bandIds': ['B4', 'B3', 'B2'],
    'grid': {
        'dimensions': {
            'width': 640,
            'height': 640
        },
        'affineTransform': {
            'scaleX': scale_x,
            'shearX': 0,
            'translateX': coords[0],
            'shearY': 0,
            'scaleY': scale_y,
            'translateY': coords[1]
        },
        'crsCode': proj['crs'],
    },
    'visualizationOptions': {'ranges': [{'min': 0, 'max': 3000}]},
}

image_png = ee.data.computePixels(request)
# Do something with the image...