Anuncio: Todos los proyectos no comerciales registrados para usar Earth Engine antes del
15 de abril de 2025 deben
verificar su elegibilidad no comercial para mantener el acceso a Earth Engine.
ee.data.computePixels (Python only)
Organiza tus páginas con colecciones
Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.
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...
Salvo que se indique lo contrario, el contenido de esta página está sujeto a la licencia Atribución 4.0 de Creative Commons, y los ejemplos de código están sujetos a la licencia Apache 2.0. Para obtener más información, consulta las políticas del sitio de Google Developers. Java es una marca registrada de Oracle o sus afiliados.
Última actualización: 2025-07-26 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2025-07-26 (UTC)"],[[["\u003cp\u003e\u003ccode\u003eee.data.computePixels\u003c/code\u003e computes a tile by performing an arbitrary computation on image data and returns the pixels as raw image data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe \u003ccode\u003eparams\u003c/code\u003e argument to \u003ccode\u003eee.data.computePixels\u003c/code\u003e allows for customizing the computation through an expression, file format, pixel grid, band selection, visualization options, and workload tag.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe provided Python example demonstrates using \u003ccode\u003eee.data.computePixels\u003c/code\u003e to retrieve a PNG image tile from a Sentinel-2 median composite with specified visualization and grid parameters.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.data.computePixels (Python only)\n\n\u003cbr /\u003e\n\nComputes a tile by performing an arbitrary computation on image data.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\nThe pixels as raw image data.\n\n| Usage | Returns |\n|---------------------------------|---------------|\n| `ee.data.computePixels(params)` | Object\\|Value |\n\n| Argument | Type | Details |\n|----------|--------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `params` | Object | An object containing parameters with the following possible values: `expression` - The expression to compute. `fileFormat` - The resulting file format. Defaults to png. See [ImageFileFormat](https://developers.google.com/earth-engine/reference/rest/v1/ImageFileFormat) for the available formats. There are additional formats that convert the downloaded object to a Python data object. These include: `NUMPY_NDARRAY`, which converts to a structured NumPy array. `grid` - Parameters describing the pixel grid in which to fetch data. Defaults to the native pixel grid of the data. `bandIds` - If present, specifies a specific set of bands from which to get pixels. `visualizationOptions` - If present, a set of visualization options to apply to produce an 8-bit RGB visualization of the data, rather than returning the raw data. `workloadTag` - User supplied tag to track this computation. |\n\nExamples\n--------\n\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\n# Region of interest.\ncoords = [\n -121.58626826832939,\n 38.059141484827485,\n]\nregion = ee.Geometry.Point(coords)\n\n# Sentinel-2 median composite.\nimage = (ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')\n .filterBounds(region)\n .filterDate('2020-04-01', '2020-09-01')\n .median())\n\n# Make a projection to discover the scale in degrees.\nproj = ee.Projection('EPSG:4326').atScale(10).getInfo()\n\n# Get scales out of the transform.\nscale_x = proj['transform'][0]\nscale_y = -proj['transform'][4]\n\n# Make a request object.\nrequest = {\n 'expression': image,\n 'fileFormat': 'PNG',\n 'bandIds': ['B4', 'B3', 'B2'],\n 'grid': {\n 'dimensions': {\n 'width': 640,\n 'height': 640\n },\n 'affineTransform': {\n 'scaleX': scale_x,\n 'shearX': 0,\n 'translateX': coords[0],\n 'shearY': 0,\n 'scaleY': scale_y,\n 'translateY': coords[1]\n },\n 'crsCode': proj['crs'],\n },\n 'visualizationOptions': {'ranges': [{'min': 0, 'max': 3000}]},\n}\n\nimage_png = ee.data.computePixels(request)\n# Do something with the image...\n```"]]