ee.data.getPixels (Python only)

ইমেজ অ্যাসেট থেকে পিক্সেল ফেচ করে।

রিটার্ন: র ইমেজ ডেটা হিসেবে পিক্সেল।

ব্যবহাররিটার্ন
ee.data.getPixels(params)অবজেক্ট|মান
আর্গুমেন্টধরনবিবরণ
paramsঅবজেক্টনিম্নলিখিত সম্ভাব্য ভ্যালু সহ প্যারামিটার আছে এমন অবজেক্ট:
assetId - যে অ্যাসেট আইডির জন্য পিক্সেল পেতে হবে। অবশ্যই একটি ইমেজ অ্যাসেট হতে হবে।
fileFormat - ফাইলের ফলাফল সংক্রান্ত ফর্ম্যাট। ডিফল্ট হিসেবে png সেট করা থাকে। উপলভ্য ফর্ম্যাটের জন্য ImageFileFormat দেখুন। ডাউনলোড করা অবজেক্টকে Python ডেটা অবজেক্টে কনভার্ট করার জন্য অতিরিক্ত ফর্ম্যাট আছে। এর মধ্যে এগুলি অন্তর্ভুক্ত: NUMPY_NDARRAY, যা স্ট্রাকচার্ড NumPy অ্যারেতে কনভার্ট করে।
grid - প্যারামিটারগুলি পিক্সেল গ্রিড বর্ণনা করে যেখানে ডেটা আনতে হবে। ডেটার নেটিভ পিক্সেল গ্রিডে ডিফল্ট হিসেবে সেট করা হয়।
region - যদি থাকে, তাহলে ডেটার অঞ্চল ফেরত দিতে হবে, যা GeoJSON জ্যামিতি অবজেক্ট হিসেবে নির্দিষ্ট করা হয়েছে (RFC 7946 দেখুন)।
bandIds - যদি থাকে, তাহলে পিক্সেল পাওয়ার জন্য ব্যান্ডের নির্দিষ্ট সেট উল্লেখ করে।
visualizationOptions - যদি থাকে, তাহলে ডেটার ৮-বিট RGB ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে প্রয়োগ করার জন্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন বিকল্পের একটি সেট, র ডেটা ফেরত দেওয়ার পরিবর্তে।

উদাহরণ

Python সেট-আপ

Python API এবং ইন্টার‍্যাক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করা সম্পর্কে তথ্যের জন্য Python এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠা দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Region of interest.
coords = [
    -121.58626826832939,
    38.059141484827485,
]
region = ee.Geometry.Point(coords)

# Get a Sentinel-2 image.
image = (ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_HARMONIZED')
  .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...