Earth Engine presenta
niveles de cuotas no comerciales para proteger los recursos de procesamiento compartidos y garantizar un rendimiento confiable para todos. Los proyectos no comerciales usan el nivel de la comunidad de forma predeterminada, aunque puedes cambiar el nivel de un proyecto en cualquier momento.
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ee.data.computePixels (Python only)
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Calcula una segmentación realizando un cálculo arbitrario sobre los datos de la imagen.
Devuelve los píxeles como datos de imagen sin procesar.
| Uso | Muestra |
ee.data.computePixels(params) | Objeto|Valor |
| Argumento | Tipo | Detalles |
params | Objeto | Objeto que contiene parámetros con los siguientes valores posibles:
expression: Es la expresión que se debe calcular.
fileFormat: Es el formato de archivo resultante. El valor predeterminado es png. Consulta ImageFileFormat para ver los formatos disponibles. Existen formatos adicionales que convierten el objeto descargado en un objeto de datos de Python. Estas incluyen las siguientes:
NUMPY_NDARRAY, que se convierte en un array estructurado de NumPy.
grid: Son los parámetros que describen la cuadrícula de píxeles en la que se recuperarán los datos.
El valor predeterminado es la cuadrícula de píxeles nativa de los datos.
bandIds: Si está presente, especifica un conjunto de bandas específico del que se obtendrán los píxeles.
visualizationOptions: Si está presente, es un conjunto de opciones de visualización para aplicar y generar una visualización RGB de 8 bits de los datos, en lugar de devolver los datos sin procesar.
workloadTag: Es la etiqueta proporcionada por el usuario para hacer un seguimiento de este cálculo. |
Ejemplos
Configuración de Python
Consulta la página
Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap para el desarrollo interactivo.
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...
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Última actualización: 2025-07-26 (UTC)
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