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QGraphicsItem::isSelected方法

时间: 2025-06-06 10:38:30 浏览: 23
<think>好的,我现在需要介绍Qt中的QGraphicsItem::isSelected方法。首先,我得确认这个方法的基本作用。根据我的记忆,QGraphicsItem是Qt Graphics View框架中的基类,用于表示图形项。而isSelected应该是一个用于判断当前项是否被选中的方法,返回布尔值。 接下来,我需要验证这个方法的具体用法。通常在Qt中,选中状态是通过setSelected(bool)来设置的,而isSelected()则是用来检查状态。是否正确?可能需要查阅Qt的官方文档或者示例代码来确认。 然后,我应该考虑这个方法的使用场景。比如,在图形编辑应用中,用户可能选择多个图形项进行操作,这时候就需要通过isSelected来判断哪些项被选中了。另外,这个方法可能在事件处理、重绘或者业务逻辑中用到,比如根据选中状态改变项的外观。 还需要注意,QGraphicsItem的选中状态可能与场景中的选择有关。是否默认情况下项可以被选中?可能需要在项的属性中设置Flag,比如setFlag(QGraphicsItem::ItemIsSelectable),否则即使调用setSelected也可能无效。这一点需要提到,避免用户使用时出现困惑。 另外,是否需要考虑线程安全或者信号槽机制?通常这些图形项是在主线程中操作的,可能不需要特别处理线程问题。但如果有相关的注意事项,也应该指出来。 可能还需要一个简单的代码示例,展示如何继承QGraphicsItem并重写相关方法,或者如何在场景中检查项的选中状态。比如: ```cpp // 自定义图形项 class MyItem : public QGraphicsItem { public: // ... 其他实现 void paint(QPainter *painter, const QStyleOptionGraphicsItem *option, QWidget *widget) override { if (isSelected()) { painter->setBrush(Qt::red); // 选中时用红色填充 } else { painter->setBrush(Qt::blue); } painter->drawRect(boundingRect()); } }; // 在某个地方检查选中状态 QList<QGraphicsItem*> selectedItems = scene->selectedItems(); foreach(QGraphicsItem* item, selectedItems) { if (item->isSelected()) { // 处理选中的项 } } ``` 此外,应该提到与QGraphicsScene的selectedItems()方法的关系,这个方法返回场景中所有选中的项,可能内部就是调用了各个项的isSelected方法。同时,当项的选中状态变化时,会发送QGraphicsItem::ItemSelectedChange事件,可以通过重写itemChange方法来处理。 还要注意,选中状态和焦点状态的区别。一个项可能同时被选中和获得焦点,但两者是不同的概念。isSelected()仅反映选中状态,而焦点状态有相关的方法如isFocus()。 最后,是否需要考虑性能问题?如果场景中有大量项频繁检查选中状态,可能会有影响,但一般情况下Qt的处理是高效的。不过,用户在处理大量项时应该注意优化。 总结下来,回答的结构应该是:方法的作用、用法、相关注意事项、示例代码,以及与其他相关方法的联系。这样用户能全面了解isSelected的使用方法和应用场景。</think>以下是关于`QGraphicsItem::isSelected`方法的详细介绍: --- ### **QGraphicsItem::isSelected()** **作用** `isSelected()`是Qt Graphics View框架中用于检测图形项是否被选中的方法,返回`bool`类型: - `true`:表示该图形项当前处于选中状态 - `false`:表示未选中 --- ### **使用场景** 1. **渲染控制**:在`paint()`方法中根据选中状态改变绘制样式(如颜色、边框) 2. **事件处理**:在鼠标/键盘事件中针对选中项进行操作 3. **业务逻辑**:批量处理选中项(如删除、移动、复制) --- ### **核心用法** ```cpp // 检查是否选中 if (item->isSelected()) { // 执行选中状态相关操作 } // 设置选中状态 item->setSelected(true); // 选中 item->setSelected(false); // 取消选中 ``` --- ### **必须配置的标志位** 要使图形项可被选中,需显式设置标志: ```cpp item->setFlag(QGraphicsItem::ItemIsSelectable, true); // 启用选中功能 ``` 否则调用`setSelected()`无效! --- ### **与场景的联动** - 通过场景获取所有选中项: ```cpp QList<QGraphicsItem*> selectedItems = scene->selectedItems(); ``` - 选中状态变化时会触发: - `QGraphicsItem::ItemSelectedChange`事件 - 可在`itemChange()`中捕获: ```cpp QVariant MyItem::itemChange(GraphicsItemChange change, const QVariant &value) { if (change == ItemSelectedChange) { bool selected = value.toBool(); // 处理选中状态变化 } return QGraphicsItem::itemChange(change, value); } ``` --- ### **示例:高亮选中项** ```cpp void MyItem::paint(QPainter *painter, const QStyleOptionGraphicsItem *option, QWidget *widget) { if (isSelected()) { painter->setPen(Qt::red); // 选中时红色边框 painter->setBrush(Qt::yellow); } else { painter->setPen(Qt::black); painter->setBrush(Qt::white); } painter->drawRect(boundingRect()); } ``` --- ### **注意事项** 1. **与焦点的区别** - `isSelected()`:项被选中(可多选) - `hasFocus()`:项获得键盘焦点(唯一) 2. **性能优化** 当场景中存在大量(>1000)可选项时,频繁调用`isSelected()`可能影响性能,建议结合场景的`selectedItems()`批量处理。 3. **状态同步** 直接调用`setSelected()`不会自动更新视图,需通过场景的事件系统或手动调用`update()` --- 通过合理使用`isSelected()`方法,可以实现灵活的图形项交互控制。建议结合Qt官方文档中的[Graphics View Framework](https://doc.qt.io/qt-5/graphicsview.html)深入学习。
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新增:存储所有几何边界 self.total_bounds = QRectF() def init_ui(self): self.toolBar = self.addToolBar("工具") self.actionOpen_Vector_Data = QAction("打开矢量数据", self) self.toolBar.addAction(self.actionOpen_Vector_Data) # 新增栅格动作 self.actionOpen_Raster_Data = QAction("打开栅格数据", self) self.toolBar.addAction(self.actionOpen_Raster_Data) # 添加到工具栏 # 新增缓冲区分析按钮 self.actionBuffer_Analysis = QAction("缓冲区分析", self) self.toolBar.addAction(self.actionBuffer_Analysis) self.graphicsView = QGraphicsView() self.setCentralWidget(self.graphicsView) # 新增属性查询按钮 self.actionQuery_Attribute = QAction("属性查询", self) self.toolBar.addAction(self.actionQuery_Attribute) self.actionOpen_Vector_Data.triggered.connect(self.open_vector_data) self.actionOpen_Raster_Data.triggered.connect(self.open_raster_data) # 新增连接 self.actionBuffer_Analysis.triggered.connect(self.buffer_analysis) self.actionQuery_Attribute.triggered.connect(self.enable_query_mode) # 新增鼠标点击事件 self.graphicsView.setMouseTracking(True) self.is_query_mode = False # 新增波段组合按钮 self.actionBand_Combination = QAction("波段组合", self) self.toolBar.addAction(self.actionBand_Combination) self.actionBand_Combination.triggered.connect(self.open_band_combination) # 新增栅格裁剪按钮(在init_ui方法末尾添加) self.actionClip_Raster = QAction("栅格裁剪", self) self.toolBar.addAction(self.actionClip_Raster) self.actionClip_Raster.triggered.connect(self.clip_raster) # 新增连接 self.actionBand_Calculation = QAction("波段运算", self) self.toolBar.addAction(self.actionBand_Calculation) self.actionBand_Calculation.triggered.connect(self.band_calculation) # 新增质心绘制按钮(放在init_ui方法中) self.actionDraw_Centroids = QAction("绘制质心", self) self.toolBar.addAction(self.actionDraw_Centroids) self.actionDraw_Centroids.triggered.connect(self.draw_centroids) self.centroid_items = [] # 新增:存储质心图形项 # 新增空间查询按钮(放在init_ui方法中) self.actionSpatial_Query = QAction("空间查询", self) self.toolBar.addAction(self.actionSpatial_Query) self.actionSpatial_Query.triggered.connect(self.enable_spatial_query_mode) self.is_spatial_query_mode = False self.spatial_query_results = [] # 存储查询结果 # 新增保存按钮(放在init_ui方法中) self.actionSave_Vector = QAction("保存矢量数据", self) self.toolBar.addAction(self.actionSave_Vector) self.actionSave_Vector.triggered.connect(self.save_vector_data) # 新增栅格保存按钮(放在init_ui方法中) self.actionSave_Raster = QAction("保存栅格数据", self) self.toolBar.addAction(self.actionSave_Raster) self.actionSave_Raster.triggered.connect(self.save_raster_data) def open_vector_data(self): file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "打开矢量文件", "", "Shapefile (*.shp);;GeoJSON (*.geojson);;All Files (*)" ) if file_path: self.load_vector_data(file_path) # 新增:自动缩放视图 self.auto_zoom() def load_vector_data(self, file_path): self.scene.clear() self.total_bounds = QRectF() # 重置边界 try: data_source = ogr.Open(file_path, 0) layer = data_source.GetLayer(0) for feature in layer: geom = feature.GetGeometryRef() path = self.geometry_to_qpainterpath(geom) # 更新总边界 if path.boundingRect().isValid(): self.total_bounds = self.total_bounds.united(path.boundingRect()) pen = QPen(Qt.blue, 1) brush = QBrush(Qt.cyan) self.scene.addPath(path, pen, brush) data_source = None except Exception as e: print(f"加载失败: {str(e)}") self.current_vector_path = file_path # 新增这一行 data_source = None def geometry_to_qpainterpath(self, geom): path = QPainterPath() if geom.GetGeometryType() == ogr.wkbPolygon: for ring in range(geom.GetGeometryCount()): linear_ring = geom.GetGeometryRef(ring) points = linear_ring.GetPoints() if points: path.moveTo(points[0][0], points[0][1]) for p in points[1:]: path.lineTo(p[0], p[1]) path.closeSubpath() elif geom.GetGeometryType() == ogr.wkbLineString: points = geom.GetPoints() if points: path.moveTo(points[0][0], points[0][1]) for p in points[1:]: path.lineTo(p[0], p[1]) elif geom.GetGeometryType() == ogr.wkbPoint: x, y = geom.GetX(), geom.GetY() path.addEllipse(x - 2, y - 2, 4, 4) return path def auto_zoom(self): """自动缩放视图到数据范围并放大2倍""" if not self.total_bounds.isValid(): return # 设置场景边界 self.scene.setSceneRect(self.total_bounds) # 获取视图可视区域 view_rect = self.graphicsView.viewport().rect() # 计算缩放比例(自动适应 + 2倍放大) transform = QTransform() transform.scale(2, 2) # 先放大2倍 # 应用缩放并居中 self.graphicsView.setTransform(transform) self.graphicsView.fitInView(self.total_bounds, Qt.KeepAspectRatio) # 新增缓冲区分析方法 def buffer_analysis(self): """执行缓冲区分析""" if not hasattr(self, 'current_vector_path'): QMessageBox.warning(self, "警告", "请先打开矢量数据文件!") return # 获取缓冲距离 distance, ok = QInputDialog.getDouble( self, "缓冲区分析", "输入缓冲距离(单位与数据坐标系一致):", 0.0, 0 ) if not ok: return try: # 重新打开数据源获取几何 data_source = ogr.Open(self.current_vector_path, 0) layer = data_source.GetLayer(0) # 创建缓冲区路径 buffer_path = QPainterPath() pen = QPen(Qt.red, 2, Qt.DashLine) brush = QBrush(QColor(255, 0, 0, 50)) # 半透明红色填充 for feature in layer: geom = feature.GetGeometryRef() buffer_geom = geom.Buffer(distance) path = self.geometry_to_qpainterpath(buffer_geom) buffer_path.addPath(path) # 添加到场景 self.scene.addPath(buffer_path, pen, brush) # 更新视图边界 if buffer_path.boundingRect().isValid(): self.total_bounds = self.total_bounds.united(buffer_path.boundingRect()) self.auto_zoom() data_source = None except Exception as e: QMessageBox.critical(self, "错误", f"缓冲区分析失败: {str(e)}") def load_vector_data(self, file_path): self.scene.clear() self.total_bounds = QRectF() try: data_source = ogr.Open(file_path, 0) layer = data_source.GetLayer(0) # 获取字段定义 layer_defn = layer.GetLayerDefn() field_names = [layer_defn.GetFieldDefn(i).GetName() for i in range(layer_defn.GetFieldCount())] for feature in layer: geom = feature.GetGeometryRef() path = self.geometry_to_qpainterpath(geom) # 创建属性字典 attributes = { "FID": feature.GetFID(), **{name: feature.GetField(name) for name in field_names} } # 使用自定义图形项 item = FeatureItem(path, attributes) item.setPen(QPen(Qt.blue, 1)) item.setBrush(QBrush(Qt.cyan)) self.scene.addItem(item) if path.boundingRect().isValid(): self.total_bounds = self.total_bounds.united(path.boundingRect()) data_source = None except Exception as e: print(f"加载失败: {str(e)}") self.current_vector_path = file_path data_source = None # 新增属性查询方法 def enable_query_mode(self): """启用属性查询模式""" self.is_query_mode = not self.is_query_mode self.actionQuery_Attribute.setText("退出查询" if self.is_query_mode else "属性查询") self.graphicsView.setCursor(Qt.CrossCursor if self.is_query_mode else Qt.ArrowCursor) # 新增鼠标事件处理 def mousePressEvent(self, event): if self.is_query_mode and event.button() == Qt.LeftButton: scene_pos = self.graphicsView.mapToScene(event.pos()) items = self.scene.items(scene_pos, Qt.IntersectsItemShape, Qt.DescendingOrder) for item in items: if isinstance(item, FeatureItem): # 构建属性信息字符串 info = "\n".join([f"{k}: {v}" for k, v in item.attributes.items()]) QMessageBox.information(self, "要素属性", info) return super().mousePressEvent(event) def draw_centroids(self): """独立质心绘制功能""" if not hasattr(self, 'current_vector_path'): QMessageBox.warning(self, "警告", "请先打开矢量数据文件!") return # 清除已有质心 for item in self.centroid_items: self.scene.removeItem(item) self.centroid_items.clear() try: data_source = ogr.Open(self.current_vector_path, 0) layer = data_source.GetLayer(0) for feature in layer: geom = feature.GetGeometryRef() centroid = geom.Centroid() if centroid: # 创建质心图形项 path = QPainterPath() path.addEllipse( QRectF( centroid.GetX() - 0.3, # 修改为0.3像素半径 centroid.GetY() - 0.3, 0.6, 0.6 # 直径0.6像素 ) ) item = self.scene.addPath( path, QPen(Qt.red, 0.1), QBrush(Qt.red) ) self.centroid_items.append(item) data_source = None self.auto_zoom() except Exception as e: QMessageBox.critical(self, "错误", f"质心绘制失败: {str(e)}") # 新增空间查询模式切换方法 def enable_spatial_query_mode(self): """启用空间查询模式""" self.is_spatial_query_mode = not self.is_spatial_query_mode self.actionSpatial_Query.setText("退出空间查询" if self.is_spatial_query_mode else "空间查询") self.graphicsView.setCursor(Qt.CrossCursor if self.is_spatial_query_mode else Qt.ArrowCursor) if not self.is_spatial_query_mode: self.clear_spatial_query_results() # 新增空间查询处理方法 def mousePressEvent(self, event): if self.is_spatial_query_mode and event.button() == Qt.LeftButton: scene_pos = self.graphicsView.mapToScene(event.pos()) items = self.scene.items(scene_pos, Qt.IntersectsItemShape, Qt.DescendingOrder) for item in items: if isinstance(item, FeatureItem): # 获取空间关系选择 relations = ["相交", "包含", "被包含", "接触", "重叠"] relation, ok = QInputDialog.getItem( self, "空间关系选择", "请选择空间关系:", relations, 0, False ) if not ok: return # 执行空间查询 self.perform_spatial_query(item, relation) return super().mousePressEvent(event) # 新增空间查询核心方法 def perform_spatial_query(self, source_item, relation): """执行空间查询并高亮结果""" self.clear_spatial_query_results() try: # 获取源要素几何 source_geom = self.item_to_geometry(source_item) if not source_geom: return # 获取所有要素 all_items = [item for item in self.scene.items() if isinstance(item, FeatureItem)] # 遍历检查空间关系 for target_item in all_items: target_geom = self.item_to_geometry(target_item) if not target_geom: continue # 执行空间关系判断 if relation == "相交" and source_geom.Intersects(target_geom): self.highlight_item(target_item) elif relation == "包含" and source_geom.Contains(target_geom): self.highlight_item(target_item) elif relation == "被包含" and target_geom.Contains(source_geom): self.highlight_item(target_item) elif relation == "接触" and source_geom.Touches(target_geom): self.highlight_item(target_item) elif relation == "重叠" and source_geom.Overlaps(target_geom): self.highlight_item(target_item) except Exception as e: QMessageBox.critical(self, "错误", f"空间查询失败: {str(e)}") # 新增辅助方法 def item_to_geometry(self, item): """将图形项转换为OGR几何对象""" path = item.path() elements = path.toSubpathPolygons(QTransform()) if not elements: return None # 创建多边形几何 geom = ogr.Geometry(ogr.wkbPolygon) ring = ogr.Geometry(ogr.wkbLinearRing) for point in elements[0]: ring.AddPoint(point.x(), point.y()) ring.CloseRings() geom.AddGeometry(ring) return geom def highlight_item(self, item): """高亮显示查询结果""" original_pen = item.pen() highlight_pen = QPen(Qt.yellow, 3) item.setPen(highlight_pen) self.spatial_query_results.append((item, original_pen)) def clear_spatial_query_results(self): """清除查询结果高亮""" for item, original_pen in self.spatial_query_results: item.setPen(original_pen) self.spatial_query_results.clear() def open_raster_data(self): """打开栅格数据文件""" file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "打开栅格文件", "", "GeoTIFF (*.tif);;JPEG (*.jpg *.jpeg);;PNG (*.png);;All Files (*)" ) if file_path: try: self.load_raster_data(file_path) self.auto_zoom() except Exception as e: QMessageBox.critical(self, "错误", f"加载栅格失败: {str(e)}") def load_raster_data(self, file_path): """加载栅格数据到视图""" # 打开栅格文件(需要用户修改路径的部分) dataset = gdal.Open(file_path) # 相对路径示例:"./data/raster.tif" # 读取第一个波段 band = dataset.GetRasterBand(1) width = dataset.RasterXSize height = dataset.RasterYSize # 转换为numpy数组 data = band.ReadAsArray() # 创建QImage(注意数据类型转换) if data.dtype == np.uint8: format = QImage.Format.Format_Grayscale8 else: format = QImage.Format.Format_ARGB32 q_img = QImage(data.tobytes(), width, height, format) # 创建像素图项 pixmap = QPixmap.fromImage(q_img) raster_item = self.scene.addPixmap(pixmap) # 处理地理坐标(如果存在) geotransform = dataset.GetGeoTransform() if geotransform: # 计算四个角的坐标 x_origin = geotransform[0] y_origin = geotransform[3] pixel_width = geotransform[1] pixel_height = geotransform[5] # 更新场景边界 x_min = x_origin x_max = x_origin + pixel_width * width y_min = y_origin + pixel_height * height y_max = y_origin self.total_bounds = QRectF( QPointF(x_min, y_min), QPointF(x_max, y_max) ) dataset = None # 关闭数据集 def open_band_combination(self): if not hasattr(self, 'current_raster_path'): QMessageBox.warning(self, "警告", "请先打开栅格数据文件!") return # 复用open_raster_data的逻辑 self.open_raster_data() def open_raster_data(self): file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "打开栅格文件", "", "GeoTIFF (*.tif);;JPEG (*.jpg *.jpeg);;PNG (*.png);;All Files (*)" ) if file_path: try: dataset = gdal.Open(file_path) num_bands = dataset.RasterCount # 获取用户输入的波段组合 red_band, ok1 = QInputDialog.getInt( self, "波段选择", f"红通道波段号 (1-{num_bands}):", 1, 1, num_bands ) green_band, ok2 = QInputDialog.getInt( self, "波段选择", f"绿通道波段号 (1-{num_bands}):", min(2, num_bands), 1, num_bands ) blue_band, ok3 = QInputDialog.getInt( self, "波段选择", f"蓝通道波段号 (1-{num_bands}):", min(3, num_bands), 1, num_bands ) if not (ok1 and ok2 and ok3): return self.load_raster_data(file_path, red_band, green_band, blue_band) self.auto_zoom() self.current_raster_path = file_path # 新增存储当前路径 except Exception as e: QMessageBox.critical(self, "错误", f"加载栅格失败: {str(e)}") def load_raster_data(self, file_path, red_band=1, green_band=2, blue_band=3): """加载栅格数据到视图(支持波段组合)""" dataset = gdal.Open(file_path) width = dataset.RasterXSize height = dataset.RasterYSize # 读取三个波段数据 def read_band(band_num): band = dataset.GetRasterBand(band_num) data = band.ReadAsArray() # 自动拉伸到0-255范围 data_min = data.min() data_max = data.max() return np.clip(((data - data_min) / (data_max - data_min) * 255), 0, 255).astype(np.uint8) # 合并波段 rgb_array = np.dstack([ read_band(red_band), read_band(green_band), read_band(blue_band) ]) # 创建QImage q_img = QImage( rgb_array.data, width, height, 3 * width, # 每像素3字节(RGB) QImage.Format.Format_RGB888 ) # 创建像素图项 pixmap = QPixmap.fromImage(q_img) self.scene.addPixmap(pixmap) # 处理地理坐标(保持原有逻辑) geotransform = dataset.GetGeoTransform() if geotransform: x_origin = geotransform[0] y_origin = geotransform[3] pixel_width = geotransform[1] pixel_height = geotransform[5] x_min = x_origin x_max = x_origin + pixel_width * width y_min = y_origin + pixel_height * height # 计算下边界 y_max = y_origin # 上边界 # 确保坐标顺序正确 if x_min > x_max: x_min, x_max = x_max, x_min if y_min > y_max: y_min, y_max = y_max, y_min self.total_bounds = QRectF(QPointF(x_min, y_min), QPointF(x_max, y_max)) dataset = None # 新增栅格裁剪方法(必须缩进在类内部) def clip_raster(self): """执行栅格裁剪功能""" if not hasattr(self, 'current_raster_path'): QMessageBox.warning(self, "警告", "请先打开栅格数据文件!") return # 选择裁剪矢量文件 vector_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "选择裁剪区域文件", "", "Shapefile (*.shp);;GeoJSON (*.geojson);;All Files (*)" ) if not vector_path: return try: # 获取原始栅格信息 src_ds = gdal.Open(self.current_raster_path) geotransform = src_ds.GetGeoTransform() proj = src_ds.GetProjection() # 获取矢量范围 vector_ds = ogr.Open(vector_path) layer = vector_ds.GetLayer() feature = layer.GetNextFeature() geom = feature.GetGeometryRef() x_min, x_max, y_min, y_max = geom.GetEnvelope() # 创建临时裁剪结果文件 import os # 确保导入os模块 output_path = os.path.splitext(self.current_raster_path)[0] + "_clipped.tif" # 执行裁剪操作 options = gdal.WarpOptions( format='GTiff', outputBounds=[x_min, y_min, x_max, y_max], dstSRS=proj ) gdal.Warp(output_path, src_ds, options=options) # 加载裁剪结果 self.load_raster_data(output_path) self.auto_zoom() # 清理资源 src_ds = None vector_ds = None except Exception as e: QMessageBox.critical(self, "错误", f"栅格裁剪失败: {str(e)}") # 新增波段运算方法 def band_calculation(self): """执行波段运算(示例为NDVI计算)""" if not hasattr(self, 'current_raster_path'): QMessageBox.warning(self, "警告", "请先打开栅格数据文件!") return try: # 获取用户输入参数 red_band, ok1 = QInputDialog.getInt( self, "波段选择", "输入红波段编号 (1-based):", 1, 1, 100 ) nir_band, ok2 = QInputDialog.getInt( self, "波段选择", "输入近红外波段编号 (1-based):", 4, 1, 100 ) if not (ok1 and ok2): return # 读取栅格数据 dataset = gdal.Open(self.current_raster_path) red = dataset.GetRasterBand(red_band).ReadAsArray() nir = dataset.GetRasterBand(nir_band).ReadAsArray() # 执行NDVI计算 ndvi = np.where( (nir + red) == 0, 0, (nir - red) / (nir + red) ).astype(np.float32) # 创建输出文件 output_path, _ = QFileDialog.getSaveFileName( self, "保存结果", "", "GeoTIFF (*.tif)" ) if not output_path: return # 写入结果 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') out_ds = driver.Create( output_path, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32 ) out_ds.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform()) out_ds.SetProjection(dataset.GetProjection()) out_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(ndvi) out_ds.FlushCache() # 清理资源 dataset = None out_ds = None QMessageBox.information(self, "成功", f"NDVI计算结果已保存至:\n{output_path}") except Exception as e: QMessageBox.critical(self, "错误", f"波段运算失败: {str(e)}") # 新增保存方法 def save_vector_data(self): """保存当前场景中的矢量数据""" if not hasattr(self, 'current_vector_path'): QMessageBox.warning(self, "警告", "没有可保存的矢量数据!") return # 获取保存路径 file_path, _ = QFileDialog.getSaveFileName( self, "保存矢量文件", "", "Shapefile (*.shp);;GeoJSON (*.geojson);;All Files (*)" ) if not file_path: return try: # 获取原始数据源信息 src_ds = ogr.Open(self.current_vector_path) src_layer = src_ds.GetLayer(0) src_defn = src_layer.GetLayerDefn() # 创建目标数据源 driver = ogr.GetDriverByName("ESRI Shapefile" if file_path.endswith(".shp") else "GeoJSON") if os.path.exists(file_path): driver.DeleteDataSource(file_path) dst_ds = driver.CreateDataSource(file_path) # 创建图层(保持与原始数据相同的坐标系) dst_layer = dst_ds.CreateLayer( "saved_features", srs=src_layer.GetSpatialRef(), geom_type=ogr.wkbPolygon ) # 复制字段定义 for i in range(src_defn.GetFieldCount()): field_defn = src_defn.GetFieldDefn(i) dst_layer.CreateField(field_defn) # 遍历场景中的所有要素项 for item in self.scene.items(): if isinstance(item, FeatureItem): # 创建新要素 feature = ogr.Feature(dst_layer.GetLayerDefn()) # 复制属性 for key, value in item.attributes.items(): if key == "FID": continue # FID通常自动生成 if feature.GetFieldIndex(key) != -1: feature.SetField(key, str(value)) # 转换几何 geom = self.item_to_geometry(item) if geom: feature.SetGeometry(geom) dst_layer.CreateFeature(feature) feature = None # 添加缓冲区要素(如果存在) self.save_additional_features(dst_layer, "buffer") # 添加质心要素(如果存在) self.save_additional_features(dst_layer, "centroid") dst_ds = None src_ds = None QMessageBox.information(self, "成功", f"数据已保存至:\n{file_path}") except Exception as e: QMessageBox.critical(self, "错误", f"保存失败: {str(e)}") # 新增辅助保存方法 def save_additional_features(self, layer, feature_type): """保存附加要素(缓冲区/质心)""" items = [] if feature_type == "buffer": items = [item for item in self.scene.items() if item.pen().style() == Qt.DashLine and item.pen().color() == Qt.red] elif feature_type == "centroid": items = self.centroid_items for item in items: geom = self.item_to_geometry(item) if geom: feature = ogr.Feature(layer.GetLayerDefn()) feature.SetGeometry(geom) # 添加类型标识字段 feature.SetField("FEATURE_TYPE", feature_type.upper()) layer.CreateFeature(feature) feature = None # 在item_to_geometry方法中添加点要素支持 def item_to_geometry(self, item): """增强版几何转换(支持点要素)""" path = item.path() elements = path.toSubpathPolygons(QTransform()) if not elements: # 处理点要素 if isinstance(item, QGraphicsPathItem): path = item.path() if path.elementCount() == 1 and path.elementAt(0).isMoveTo(): pt = path.elementAt(0) geom = ogr.Geometry(ogr.wkbPoint) geom.AddPoint(pt.x, pt.y) return geom return None # 原有多边形处理逻辑 geom = ogr.Geometry(ogr.wkbPolygon) ring = ogr.Geometry(ogr.wkbLinearRing) for point in elements[0]: ring.AddPoint(point.x(), point.y()) ring.CloseRings() geom.AddGeometry(ring) return geom # 新增栅格保存方法 def save_raster_data(self): """保存当前显示的栅格数据""" if not hasattr(self, 'current_raster_path'): QMessageBox.warning(self, "警告", "没有可保存的栅格数据!") return # 获取保存路径和格式 file_path, selected_filter = QFileDialog.getSaveFileName( self, "保存栅格文件", "", "GeoTIFF (*.tif);;JPEG (*.jpg *.jpeg);;PNG (*.png);;All Files (*)" ) if not file_path: return try: # 获取当前显示的栅格数据 dataset = gdal.Open(self.current_raster_path) band_count = dataset.RasterCount width = dataset.RasterXSize height = dataset.RasterYSize # 创建输出数据集 driver = gdal.GetDriverByName(self.get_driver_name(file_path)) out_ds = driver.Create( file_path, width, height, band_count, self.get_gdal_datatype(dataset) ) # 复制地理参考信息 out_ds.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform()) out_ds.SetProjection(dataset.GetProjection()) # 复制所有波段数据 for band_num in range(1, band_count + 1): in_band = dataset.GetRasterBand(band_num) out_band = out_ds.GetRasterBand(band_num) out_band.WriteArray(in_band.ReadAsArray()) out_band.FlushCache() # 清理资源 out_ds = None dataset = None QMessageBox.information(self, "成功", f"栅格数据已保存至:\n{file_path}") except Exception as e: QMessageBox.critical(self, "错误", f"栅格保存失败: {str(e)}") # 新增辅助方法 def get_driver_name(self, file_path): """根据文件扩展名获取GDAL驱动名称""" ext = os.path.splitext(file_path)[1].lower() return { '.tif': 'GTiff', '.jpg': 'JPEG', '.jpeg': 'JPEG', '.png': 'PNG' }.get(ext, 'GTiff') def get_gdal_datatype(self, dataset): """获取与原始数据集匹配的GDAL数据类型""" sample_band = dataset.GetRasterBand(1) return { gdal.GDT_Byte: gdal.GDT_Byte, gdal.GDT_UInt16: gdal.GDT_UInt16, gdal.GDT_Int16: gdal.GDT_Int16, gdal.GDT_UInt32: gdal.GDT_UInt32, gdal.GDT_Int32: gdal.GDT_Int32, gdal.GDT_Float32: gdal.GDT_Float32, gdal.GDT_Float64: gdal.GDT_Float64 }.get(sample_band.DataType, gdal.GDT_Float32)

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VC图像编程全面资料及程序汇总

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