from osgeo import gdal
import os

class GRID:

  #读图像文件
  def read_img(self,filename):
    dataset=gdal.Open(filename)    #打开文件

    im_width = dataset.RasterXSize  #栅格矩阵的列数
    im_height = dataset.RasterYSize  #栅格矩阵的行数

    im_geotrans = dataset.GetGeoTransform() #仿射矩阵
    im_proj = dataset.GetProjection() #地图投影信息
    im_data = dataset.ReadAsArray(0,0,im_width,im_height) #将数据写成数组，对应栅格矩阵

    del dataset 
    return im_proj,im_geotrans,im_data

  #写文件，以写成tif为例
  def write_img(self,filename,im_proj,im_geotrans,im_data):
    #gdal数据类型包括
    #gdal.GDT_Byte, 
    #gdal .GDT_UInt16, gdal.GDT_Int16, gdal.GDT_UInt32, gdal.GDT_Int32,
    #gdal.GDT_Float32, gdal.GDT_Float64

    #判断栅格数据的数据类型
    if 'int8' in im_data.dtype.name:
      datatype = gdal.GDT_Byte
    elif 'int16' in im_data.dtype.name:
      datatype = gdal.GDT_UInt16
    else:
      datatype = gdal.GDT_Float32

    #判读数组维数
    if len(im_data.shape) == 3:
      im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
    else:
      im_bands, (im_height, im_width) = 1,im_data.shape 

    #创建文件
    driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")      #数据类型必须有，因为要计算需要多大内存空间
    dataset = driver.Create(filename, im_width, im_height, im_bands, datatype)

    dataset.SetGeoTransform(im_geotrans)       #写入仿射变换参数
    dataset.SetProjection(im_proj)          #写入投影

    if im_bands == 1:
      dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(im_data) #写入数组数据
    else:
      for i in range(im_bands):
        dataset.GetRasterBand(i+1).WriteArray(im_data[i])

    del dataset

if __name__ == "__main__":
  os.chdir(r'D:\Python_Practice')            #切换路径到待处理图像所在文件夹
  run = GRID()
  proj,geotrans,data = run.read_img('LC81230402013164LGN00.tif')    #读数据
  print proj
  print geotrans
  print data
  print data.shape
  run.write_img('LC81230402013164LGN00_Rewrite.tif',proj,geotrans,data) #写数据

import numpy as np
data = data.astype(np.float)
ndvi = (data[3]-data[2])/(data[3]+data[2])             #3为近红外波段；2为红波段
run.write_img('LC81230402013164LGN00_ndvi.tif',proj,geotrans,ndvi) #写为ndvi图像