ee.data.getPixels (Python only)

একটি ইমেজ সম্পদ থেকে পিক্সেল নিয়ে আসে।

রিটার্ন: পিক্সেলগুলি কাঁচা চিত্র ডেটা হিসাবে।

ব্যবহার	রিটার্নস
ee.data.getPixels(params)	বস্তু|মান

যুক্তি	টাইপ	বিস্তারিত
params	অবজেক্ট	নিম্নলিখিত সম্ভাব্য মান সহ পরামিতি ধারণকারী একটি বস্তু: assetId - সম্পদ আইডি যার জন্য পিক্সেল পেতে হবে। একটি ইমেজ সম্পদ হতে হবে. fileFormat - ফলস্বরূপ ফাইল বিন্যাস। png ডিফল্ট. উপলব্ধ ফরম্যাটের জন্য ImageFileFormat দেখুন। ডাউনলোড করা অবজেক্টকে পাইথন ডেটা অবজেক্টে রূপান্তর করার জন্য অতিরিক্ত ফর্ম্যাট রয়েছে। এর মধ্যে রয়েছে: NUMPY_NDARRAY , যা একটি কাঠামোগত NumPy অ্যারেতে রূপান্তরিত করে৷ grid - পিক্সেল গ্রিড বর্ণনা করার পরামিতি যেখানে ডেটা আনতে হবে। ডেটার নেটিভ পিক্সেল গ্রিডে ডিফল্ট। region - যদি উপস্থিত থাকে, তথ্যের অঞ্চলটি ফেরত দিতে হবে, একটি GeoJSON জ্যামিতি বস্তু হিসাবে নির্দিষ্ট করা হয়েছে (RFC 7946 দেখুন)। bandIds - উপস্থিত থাকলে, ব্যান্ডের একটি নির্দিষ্ট সেট নির্দিষ্ট করে যেখান থেকে পিক্সেল পেতে হবে। visualizationOptions - যদি উপস্থিত থাকে, ভিজ্যুয়ালাইজেশন অপশনের একটি সেট 8-বিট আরজিবি ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে প্রয়োগ করতে হবে, কাঁচা ডেটা ফেরত দেওয়ার পরিবর্তে।

উদাহরণ

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (পাইথন)

# 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...