Dessiner une forme sur une image avec matplotlib
À partir d'une forme de polygone, je crée un tampon carré pour créer une image satellite de mon emplacement. La forme est définie comme un fichier .shp que j'ai lu avec geopandas.
Je voudrais afficher l'image ET la forme sur le même graphique en utilisant matplotlib, le résultat final devrait ressembler à ça:
J'arrive à afficher et étirer l'image sur une figure matplotlib
with rio.open(file) as f:
data = f.read([1, 2, 3], masked=True)
bands = []
for i in range(3):
band = data[i]
h_, bin_ = np.histogram(band[np.isfinite(band)].flatten(), 3000, density=True) #remove the NaN from the analysis
cdf = h_.cumsum() # cumulative distribution function
cdf = 3000 * cdf / cdf[-1] # normalize
# use linear interpolation of cdf to find new pixel values
band_equalized = np.interp(band.flatten(), bin_[:-1], cdf)
band_equalized = band_equalized.reshape(band.shape)
bands.append(band_equalized)
data = np.stack( bands, axis=0 )
data = data/3000
data = data.clip(0, 1)
data = np.transpose(data,[1,2,0])
i = year - start_year
ax = axes[getPositionPdf(i)[0], getPositionPdf(i)[1]]
ax.imshow(data, interpolation='nearest')
#[...] unrelevant display customization
Mais je ne sais pas comment afficher la forme par-dessus. Quelqu'un sait-il comment exécuter cette astuce?
Réponses
Regardez quelle est la signification de l'échelle sur les axes x et y de l'image en utilisant matplotlib
Un fichier de formes vectoriel ponctuel (projection cartésienne) :
import geopandas as gpd
df = gpd.read_file("points.shp")
df['x'] = df.geometry.x
df['y'] = df.geometry.y
df.head(2)
id geometry x y
0 1 POINT (203734.167 89573.589) 203734.166875 89573.588721
1 2 POINT (203981.632 89261.402) 203981.631683 89261.402347
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(df.x,df.y,c='r')
Un raster:
a) avec GDAL (projection cartésienne)
from osgeo import gdal
ds = gdal.Open(dem)
data = ds.ReadAsArray()
# plot the raster
fig, ax = plt.subplots()
img = ax.imshow(data)
plt.show()
Nous pouvons voir que nous ne pouvons pas tracer les points sur l'image, mais si nous calculons l'extension réelle du raster (en utilisant le résultat de gdal geotransform) pour l'étendue matplotlib:
gt = ds.GetGeoTransform()
extent = (gt[0], gt[0] + ds.RasterXSize * gt[1],gt[3] + ds.RasterYSize * gt[5], gt[3])
fig, ax = plt.subplots()
img = ax.imshow(data, extent=extent, origin='upper')
ax.scatter(df.x,df.y,c='r')
plt.show()
b) avec rasterio (en utilisant directement la transformation rasterio )
import rasterio
from rasterio.plot import show
ds = rasterio.open(dem)
fig, ax = plt.subplots()
show(ds2.read(), transform=ds2.transform, ax=ax)
ax.scatter(df.x,df.y,c='r')
plt.show()