데이터 레이어 응답은 GeoTIFF 파일. 자체 관심 있는 데이터를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 지역 전체의 온도 값을 보여주는 GeoTIFF 이미지입니다. TypeScript를 사용하면 낮은 온도를 파란색으로, 높은 온도를 빨간색으로 매핑하여 온도를 즉시 이해할 수 있는 다채로운 색상의 이미지 학습합니다.
이 타입스크립트 코드는 GeoTIFF라는 특수 이미지 파일을 받아서 디지털 액자와 같은 HTML 캔버스를 사용하여 웹사이트에 표시할 수 있습니다. 이 코드는 다음 구성요소를 사용합니다.
- GeoTIFF 이미지: GeoTIFF는 이미지 데이터의 여러 레이어를 저장할 수 있으므로 지도 또는 과학 분석에 유용합니다.
- RGB 이미지: 우리가 가장 잘 알고 있는 이미지 유형입니다 (예: 있습니다. 모든 픽셀에는 color입니다.
- Palettes: 페인트 세트와 같습니다. 여기에는 사전 정의된 사용할 수 있는 색상입니다.
이 페이지에서는 픽셀 데이터 값( 디지털 이미지의 개별 픽셀(색상 값 및 기타 색상 값 포함)을 속성)을 계산하고 GeoTIFF로부터 위도와 경도를 계산하며 TypeScript 객체에 저장합니다.
다음 코드 스니펫은 관심을 가질 것입니다 데이터의 필드와 유형은 'type' 사용할 수 있습니다. 이 예에서는 유형 확인을 허용했습니다. 유형 오류를 줄이고 코드에 안정성을 추가하여 할 수 있습니다 여러 값을 반환하려면 해당 데이터를 저장할 유형을 정의합니다. 경도/위도 경계 상자 같은 이미지를 예로 들 수 있습니다
export interface GeoTiff { width: number; height: number; rasters: Array<number>[]; bounds: Bounds; }
핵심 기능
코드에는 함께 작동하는 여러 함수가 있습니다.
renderRGB
: RGB GeoTIFF 이미지와 선택적으로 마스크( 웹사이트 캔버스 요소를 만들고, 광고의 각 픽셀이 순환하면서 GeoTIFF로 설정하고 캔버스의 해당 픽셀에 색상을 지정합니다.renderPalette
: 단일 데이터 레이어와 색상으로 GeoTIFF를 가져옵니다. GeoTIFF 데이터 값을 팔레트의 색상에 매핑하고, 팔레트 색상을 사용하여 새 RGB 이미지를 생성하고renderRGB
를 호출하여 그대로 둡니다
/** * Renders an RGB GeoTiff image into an HTML canvas. * * The GeoTiff image must include 3 rasters (bands) which * correspond to [Red, Green, Blue] in that order. * * @param {GeoTiff} rgb GeoTiff with RGB values of the image. * @param {GeoTiff} mask Optional mask for transparency, defaults to opaque. * @return {HTMLCanvasElement} Canvas element with the rendered image. */ export function renderRGB(rgb: GeoTiff, mask?: GeoTiff): HTMLCanvasElement { // Create an HTML canvas to draw the image. // https://www.w3schools.com/tags/canvas_createimagedata.asp const canvas = document.createElement('canvas'); // Set the canvas size to the mask size if it's available, // otherwise set it to the RGB data layer size. canvas.width = mask ? mask.width : rgb.width; canvas.height = mask ? mask.height : rgb.height; // Since the mask size can be different than the RGB data layer size, // we calculate the "delta" between the RGB layer size and the canvas/mask // size. For example, if the RGB layer size is the same as the canvas size, // the delta is 1. If the RGB layer size is smaller than the canvas size, // the delta would be greater than 1. // This is used to translate the index from the canvas to the RGB layer. const dw = rgb.width / canvas.width; const dh = rgb.height / canvas.height; // Get the canvas image data buffer. const ctx = canvas.getContext('2d')!; const img = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height); // Fill in every pixel in the canvas with the corresponding RGB layer value. // Since Javascript doesn't support multidimensional arrays or tensors, // everything is stored in flat arrays and we have to keep track of the // indices for each row and column ourselves. for (let y = 0; y < canvas.height; y++) { for (let x = 0; x < canvas.width; x++) { // RGB index keeps track of the RGB layer position. // This is multiplied by the deltas since it might be a different // size than the image size. const rgbIdx = Math.floor(y * dh) * rgb.width + Math.floor(x * dw); // Mask index keeps track of the mask layer position. const maskIdx = y * canvas.width + x; // Image index keeps track of the canvas image position. // HTML canvas expects a flat array with consecutive RGBA values. // Each value in the image buffer must be between 0 and 255. // The Alpha value is the transparency of that pixel, // if a mask was not provided, we default to 255 which is opaque. const imgIdx = y * canvas.width * 4 + x * 4; img.data[imgIdx + 0] = rgb.rasters[0][rgbIdx]; // Red img.data[imgIdx + 1] = rgb.rasters[1][rgbIdx]; // Green img.data[imgIdx + 2] = rgb.rasters[2][rgbIdx]; // Blue img.data[imgIdx + 3] = mask // Alpha ? mask.rasters[0][maskIdx] * 255 : 255; } } // Draw the image data buffer into the canvas context. ctx.putImageData(img, 0, 0); return canvas; }
도우미 함수
또한 코드에는 기능:
createPalette
: 이미지 색상 지정에 사용할 색상 목록을 만듭니다. 16진수 색상 코드 목록에 기반합니다.colorToRGB
: '#FF00FF'와 같은 색상 코드를 변환합니다. 빨강, 녹색, 초록색으로 살펴보겠습니다.normalize
,lerp
,clamp
: 이미지의 수학 도우미 함수 가장 적합합니다
/** * Renders a single value GeoTiff image into an HTML canvas. * * The GeoTiff image must include 1 raster (band) which contains * the values we want to display. * * @param {GeoTiff} data GeoTiff with the values of interest. * @param {GeoTiff} mask Optional mask for transparency, defaults to opaque. * @param {string[]} colors Hex color palette, defaults to ['000000', 'ffffff']. * @param {number} min Minimum value of the data range, defaults to 0. * @param {number} max Maximum value of the data range, defaults to 1. * @param {number} index Raster index for the data, defaults to 0. * @return {HTMLCanvasElement} Canvas element with the rendered image. */ export function renderPalette({ data, mask, colors, min, max, index, }: { data: GeoTiff; mask?: GeoTiff; colors?: string[]; min?: number; max?: number; index?: number; }): HTMLCanvasElement { // First create a palette from a list of hex colors. const palette = createPalette(colors ?? ['000000', 'ffffff']); // Normalize each value of our raster/band of interest into indices, // such that they always map into a value within the palette. const indices = data.rasters[index ?? 0] .map((x) => normalize(x, max ?? 1, min ?? 0)) .map((x) => Math.round(x * (palette.length - 1))); return renderRGB( { ...data, // Map each index into the corresponding RGB values. rasters: [ indices.map((i: number) => palette[i].r), indices.map((i: number) => palette[i].g), indices.map((i: number) => palette[i].b), ], }, mask, ); } /** * Creates an {r, g, b} color palette from a hex list of colors. * * Each {r, g, b} value is a number between 0 and 255. * The created palette is always of size 256, regardless of the number of * hex colors passed in. Inbetween values are interpolated. * * @param {string[]} hexColors List of hex colors for the palette. * @return {{r, g, b}[]} RGB values for the color palette. */ export function createPalette(hexColors: string[]): { r: number; g: number; b: number }[] { // Map each hex color into an RGB value. const rgb = hexColors.map(colorToRGB); // Create a palette with 256 colors derived from our rgb colors. const size = 256; const step = (rgb.length - 1) / (size - 1); return Array(size) .fill(0) .map((_, i) => { // Get the lower and upper indices for each color. const index = i * step; const lower = Math.floor(index); const upper = Math.ceil(index); // Interpolate between the colors to get the shades. return { r: lerp(rgb[lower].r, rgb[upper].r, index - lower), g: lerp(rgb[lower].g, rgb[upper].g, index - lower), b: lerp(rgb[lower].b, rgb[upper].b, index - lower), }; }); } /** * Convert a hex color into an {r, g, b} color. * * @param {string} color Hex color like 0099FF or #0099FF. * @return {{r, g, b}} RGB values for that color. */ export function colorToRGB(color: string): { r: number; g: number; b: number } { const hex = color.startsWith('#') ? color.slice(1) : color; return { r: parseInt(hex.substring(0, 2), 16), g: parseInt(hex.substring(2, 4), 16), b: parseInt(hex.substring(4, 6), 16), }; } /** * Normalizes a number to a given data range. * * @param {number} x Value of interest. * @param {number} max Maximum value in data range, defaults to 1. * @param {number} min Minimum value in data range, defaults to 0. * @return {number} Normalized value. */ export function normalize(x: number, max: number = 1, min: number = 0): number { const y = (x - min) / (max - min); return clamp(y, 0, 1); } /** * Calculates the linear interpolation for a value within a range. * * @param {number} x Lower value in the range, when `t` is 0. * @param {number} y Upper value in the range, when `t` is 1. * @param {number} t "Time" between 0 and 1. * @return {number} Inbetween value for that "time". */ export function lerp(x: number, y: number, t: number): number { return x + t * (y - x); } /** * Clamps a value to always be within a range. * * @param {number} x Value to clamp. * @param {number} min Minimum value in the range. * @param {number} max Maximum value in the range. * @return {number} Clamped value. */ export function clamp(x: number, min: number, max: number): number { return Math.min(Math.max(x, min), max); }