Message posté par : BorelPaul ---------------------------------------- Alors je suis passé sous python pour essayer de trouver une solution et j'ai fait ça ! (au cas où si quelqu'un se pose la question) Le code n'est surement pas parfait mais il fonctionne (pour exemple il traite un raster de 10 000 x 10 000 en environ 8 minutes, même si cela dépend beaucoup de la quantité de pixels à modifier). Si vous avez des suggestions pour des modifications futures ou des remarques je suis preneur ! Ce code crée des groupes de pixels collé les un aux autres (dans mon exemple il groupe les pixels égal à 4) et ensuite calcule le pourcentage de pixels d'une autre valeur autour de chacun des groupes, au dessus d'un certain pourcentage (dans mon exemple 60% de pixel égal à 3) il change la valeur des pixels vers une valeur prédéfinie (dans mon exemple 3). ----------------- Code : import rasterio import numpy as np from tqdm import tqdm import os # Chemin vers le dossier contenant les fichiers raster dossier_source = r'chemin/vers/votre/dossier' # Liste des fichiers raster à traiter liste = ['chemin/vers/votre/fichier1.tif', 'chemin/vers/votre/fichier2.tif'] for fichier in liste: # Chemin vers le fichier de sortie modifié output_raster_path = fichier[:-4] + "_modifie.tif" # Passe si un fichier de sortie de même nom a déjà été généré if os.path.exists(output_raster_path): print(output_raster_path + " existe déjà !") continue # Lire le raster with rasterio.open(fichier) as src: # Lire les données raster raster_data = src.read(1) # Copier les données raster pour effectuer les modifications modified_raster_data = raster_data.copy() # Tableau pour stocker les groupes group_table = np.zeros_like(raster_data, dtype=np.int32) # Dictionnaire pour stocker les coordonnées des pixels de contour pour chaque groupe contour_pixels = {} # Valeur de groupe initial current_group = 1 # Parcourir tous les pixels du raster en utilisant un parcours en profondeur (DFS) itératif def dfs(i, j, current_group): stack = [(i, j)] while stack: i, j = stack.pop() if (0 <= i < raster_data.shape[0] and 0 <= j < raster_data.shape[1] and raster_data[i, j] == 4 and group_table[i, j] == 0): group_table[i, j] = current_group contour_pixels[current_group].append((i, j)) # Ajouter les voisins non marqués à la pile stack.extend([ (i, j-1), # Gauche (i-1, j-1), # Haut gauche (i-1, j), # Haut (i-1, j+1), # Haut droite (i, j+1), # Droite (i+1, j+1), # Bas droite (i+1, j), # Bas (i+1, j-1) # Bas gauche ]) # Parcourir tous les pixels du raster for i in tqdm(range(raster_data.shape[0]), desc='Processing'): for j in range(raster_data.shape[1]): if raster_data[i, j] == 4 and group_table[i, j] == 0: current_group += 1 contour_pixels[current_group] = [] # Initialiser la liste des pixels de contour pour ce groupe dfs(i, j, current_group) # Parcourir les groupes pour vérifier le pourcentage de pixels voisins des pixels de contour for group, pixels in tqdm(contour_pixels.items(), desc='Processing contours'): contour_array = np.array(pixels) contour_i, contour_j = contour_array[:, 0], contour_array[:, 1] # Obtenir les indices des voisins (les 8 voisins) neighbors_i = np.array([contour_i-1, contour_i-1, contour_i-1, contour_i, contour_i, contour_i+1, contour_i+1, contour_i+1]) neighbors_j = np.array([contour_j-1, contour_j, contour_j+1, contour_j-1, contour_j+1, contour_j-1, contour_j, contour_j+1]) # Filtrer les voisins valides valid_neighbors = np.logical_and( np.logical_and(neighbors_i >= 0, neighbors_i < raster_data.shape[0]), np.logical_and(neighbors_j >= 0, neighbors_j < raster_data.shape[1]) ) neighbors_i = neighbors_i[valid_neighbors] neighbors_j = neighbors_j[valid_neighbors] # Obtenir les valeurs des voisins neighbor_values = raster_data[neighbors_i, neighbors_j] # Compter les voisins ayant la valeur 3 imper_neighbors = np.count_nonzero(neighbor_values == 3) # Compter les voisins ayant une valeur différente de 4 pour obtenir le nombre total de voisins total_neighbors = np.count_nonzero(neighbor_values != 4) # Calculer le pourcentage percentage = (imper_neighbors * 100) / total_neighbors if percentage > 60: # Changer les valeurs des pixels du groupe de 4 à 3 dans raster_data group_indices = np.where(group_table == group) raster_data[group_indices] = 3 # Enregistrer le raster modifié with rasterio.open(output_raster_path, 'w', **src.meta) as dst: dst.write(raster_data, 1) print("Programme terminé") ----------------- ---------------------------------------- Le message est situé https://georezo.net/forum/viewtopic.php?pid=361569#p361569 Pour y répondre : qgis_fr(a)ml.georezo.net ou reply de votre messagerie Pour vous désabonner connectez-vous sur le forum puis Profil / Abonnement -- Association GeoRezo - le portail géomatique https://georezo.net