package com.se.simu.utils;
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import org.apache.commons.imaging.*;
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import org.gdal.gdal.Band;
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import org.gdal.gdal.Dataset;
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import org.gdal.gdal.gdal;
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import org.gdal.gdalconst.gdalconstConstants;
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import javax.imageio.ImageIO;
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import java.awt.*;
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import java.awt.image.BufferedImage;
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import java.io.File;
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import java.io.IOException;
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public class TiffToRGBUtil {
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public static void tifToPng(String tifPath, String pngPath) throws Exception {
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// 注册所有的 GDAL 驱动
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gdal.AllRegister();
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// 输入的 TIFF 文件路径
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// 打开输入的 TIFF 数据集
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Dataset dataset = gdal.Open(tifPath, gdalconstConstants.GA_ReadOnly);
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if (dataset == null) {
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System.err.println("无法打开输入的 TIFF 文件");
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return;
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}
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// 获取地理变换信息
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double[] geoTransform = dataset.GetGeoTransform();
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// 获取第一个波段
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Band band = dataset.GetRasterBand(1);
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// 获取图像宽度和高度
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int width = dataset.getRasterXSize();
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int height = dataset.getRasterYSize();
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// 读取图像数据到字节数组
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byte[] imageData = new byte[width * height];
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band.ReadRaster(0, 0, width, height, imageData);
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BufferedImage pngImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);
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// 假设高度信息存储在灰度值中，根据地理变换信息和像素值计算实际高度
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for (int y = 0; y < height; y++) {
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for (int x = 0; x < width; x++) {
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int pixelValue = imageData[y * width + x] & 0xFF;
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// 假设高度信息存储在像素值中
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double pixelHeight = pixelValue * geoTransform[5];
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//height = -10000 + ((R * 256 * 256 + G * 256 + B) * 0.1)
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int value = (int) (pixelHeight + 10000) * 10;
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//value=(R * 256 * 256 + G * 256 + B);
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int r = value / (256 * 256);
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value = value % (256 * 256);
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int g = value / 256;
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int b = value % 256;
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Color color = new Color(r, g, b);
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System.out.printf("Pixel (%d, %d): R=%d, G=%d, B=%d%n", x, y, r, g, b);
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int newRgb = color.getRGB();
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// 将处理后的像素颜色值设置到新的 PNG 图像中
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pngImage.setRGB(x, y, newRgb);
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}
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}
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// 保存为 PNG 图像
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ImageIO.write(pngImage, "png", new File(pngPath));
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// 释放资源
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dataset.delete();
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}
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public static void tiffToPng(String tifPath, String pngPath) throws Exception {
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// 输出的 PNG 文件路径
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String outputPngFilePath = pngPath;
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try {
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// 读取 TIF 图像
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File tiffFile = new File(tifPath);
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BufferedImage tifImage = Imaging.getBufferedImage(tiffFile);
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int width = tifImage.getWidth();
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int height = tifImage.getHeight();
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// 创建一个新的 BufferedImage 对象，类型为 TYPE_INT_ARGB
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BufferedImage pngImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);
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// 遍历 TIF 图像的每个像素
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for (int y = 0; y < height; y++) {
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for (int x = 0; x < width; x++) {
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// 获取 TIF 图像中当前像素的颜色值
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int pixel = tifImage.getRGB(x, y);
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// 在这里可以对像素的颜色值进行一些处理，例如根据高度信息调整颜色
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// 假设我们简单地将像素的红色分量根据高度进行调整
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int red = (pixel >> 16) & 0xff;
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int green = (pixel >> 8) & 0xff;
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int blue = (pixel) & 0xff;
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// 假设高度信息存储在绿色分量中，你可以根据实际情况调整
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//height = -10000 + ((R * 256 * 256 + G * 256 + B) * 0.1)
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int heightValue = (int) (-10000 + ((red * 256 * 256 + green * 256 + blue) * 0.1));
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System.out.println(heightValue);
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// 简单地将红色分量根据高度值进行调整，例如，越高越红
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// 确保红色分量不超过 255
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red = Math.min(red, 255);
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green = Math.min(green, 255);
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blue = Math.min(blue, 255);
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// 重新组合 ARGB 值
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Color color = new Color(red, green, blue);
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System.out.printf("Pixel (%d, %d): R=%d, G=%d, B=%d%n", x, y, red, green, blue);
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int newRgb = color.getRGB();
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// 将处理后的像素颜色值设置到新的 PNG 图像中
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pngImage.setRGB(x, y, newRgb);
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}
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}
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// 保存为 PNG 图像
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ImageIO.write(pngImage, "png", new File(outputPngFilePath));
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} catch (IOException e) {
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e.printStackTrace();
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}
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}
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}
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