सूचना: जिन गैर-व्यावसायिक प्रोजेक्ट के लिए Earth Engine को
15 अप्रैल, 2025 से पहले रजिस्टर किया गया है उन्हें ऐक्सेस बनाए रखने के लिए,
गैर-व्यावसायिक इस्तेमाल से जुड़ी ज़रूरी शर्तों की पुष्टि करनी होगी. अगर आपने 26 सितंबर, 2025 तक पुष्टि नहीं की, तो आपके ऐक्सेस को होल्ड पर रखा जा सकता है.
ee.data.getPixels (Python only)
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
यह कुकी, इमेज ऐसेट से पिक्सल फ़ेच करती है.
वैल्यू:
पिक्सल को रॉ इमेज डेटा के तौर पर दिखाता है.
इस्तेमाल | रिटर्न |
ee.data.getPixels(params) | Object|Value |
आर्ग्यूमेंट | टाइप | विवरण |
params | ऑब्जेक्ट | यह एक ऐसा ऑब्जेक्ट है जिसमें पैरामीटर होते हैं. इनकी ये वैल्यू हो सकती हैं:
assetId - वह ऐसेट आईडी जिसके लिए पिक्सल पाने हैं. यह इमेज ऐसेट होनी चाहिए.
fileFormat - यह फ़ाइल फ़ॉर्मैट है. डिफ़ॉल्ट रूप से, यह png पर सेट होता है. उपलब्ध फ़ॉर्मैट के लिए, ImageFileFormat देखें. ऐसे अन्य फ़ॉर्मैट भी उपलब्ध हैं जो डाउनलोड किए गए ऑब्जेक्ट को Python डेटा ऑब्जेक्ट में बदलते हैं. इनमें ये शामिल हैं:
NUMPY_NDARRAY , जो स्ट्रक्चर्ड NumPy कलेक्शन में बदल जाता है.
grid - ये ऐसे पैरामीटर होते हैं जिनसे उस पिक्सल ग्रिड के बारे में पता चलता है जिसमें डेटा फ़ेच करना है.
यह डिफ़ॉल्ट रूप से, डेटा के नेटिव पिक्सल ग्रिड पर सेट होता है.
region - अगर मौजूद है, तो यह डेटा का वह क्षेत्र होता है जिसे दिखाना है. इसे GeoJSON
ज्यामिति ऑब्जेक्ट के तौर पर दिखाया जाता है (आरएफ़सी 7946 देखें).
bandIds - अगर यह मौजूद है, तो यह बैंड का एक ऐसा सेट तय करता है जिससे पिक्सल
मिलते हैं.
visualizationOptions - अगर यह मौजूद है, तो डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए विकल्पों का एक सेट लागू किया जाता है. इससे रॉ डेटा के बजाय, डेटा का 8-बिट आरजीबी विज़ुअलाइज़ेशन तैयार किया जाता है. |
उदाहरण
Python सेटअप करना
Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap
का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए,
Python एनवायरमेंट पेज देखें.
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')
.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...
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आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
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