ee.data.getPixels (Python only)

यह कुकी, इमेज ऐसेट से पिक्सल फ़ेच करती है.

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

इस्तेमालरिटर्न
ee.data.getPixels(params)Object|Value
आर्ग्यूमेंटटाइपविवरण
paramsऑब्जेक्टयह एक ऐसा ऑब्जेक्ट है जिसमें पैरामीटर होते हैं. इनकी ये वैल्यू हो सकती हैं:
assetId - वह ऐसेट आईडी जिसके लिए पिक्सल पाने हैं. यह इमेज ऐसेट होनी चाहिए.
fileFormat - यह फ़ाइल फ़ॉर्मैट 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, जो स्ट्रक्चर्ड NumPy कलेक्शन में बदल 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.
region - अगर मौजूद है, तो यह डेटा का वह क्षेत्र होता है जिसे दिखाना है. इसे GeoJSON ज्यामिति ऑब्जेक्ट के तौर पर दिखाया जाता है (आरएफ़सी 7946 देखें).
bandIds - अगर यह मौजूद है, तो यह बैंड का एक ऐसा सेट तय करता है जिससे पिक्सल मिलते हैं.
visualizationOptions - अगर यह मौजूद है, तो डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए विकल्पों का एक सेट लागू किया जाता है. इससे रॉ डेटा के बजाय, डेटा का 8-बिट आरजीबी विज़ुअलाइज़ेशन तैयार किया जाता 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)

# Get a Sentinel-2 image.
image = (ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
  .filterBounds(region)
  .filterDate('2020-04-01', '2020-09-01')
  .sort('CLOUD_COVERAGE_ASSESSMENT')
  .first())
image_id = image.getInfo()['id']

# 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 = {
    'assetId': image_id,
    '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.getPixels(request)
# Do something with the image...