我在postgres表中有栅格数据，我想以numpy数组的形式进入python。我正在使用psycopg2连接到数据库。我可以下载数据，但它以字符串形式返回（可能是序列化的二进制文件）。

有谁知道如何获取此字符串并将其转换为numpy数组吗？

我探索了其他下载栅格的选项，例如使用st_astiff并编码以下载hex文件并使用xxd，但这没有用。我不断收到错误消息“ rt_raster_to_gdal：无法加载输出GDAL驱动程序”，并且我没有权限设置环境变量以能够打开驱动程序。

TL，DR：想将栅格数据导入numpy数组（使用python）。

rt_raster_to_gdal：无法加载输出GDAL驱动程序

至于ST_AsTIFF的第一个错误，您需要启用GDAL驱动程序，默认情况下未为PostGIS 2.1启用该驱动程序。有关方法，请参见手册。例如，我在Windows计算机上使用以下命令设置了环境变量：

POSTGIS_GDAL_ENABLED_DRIVERS=GTiff PNG JPEG GIF XYZ DTED USGSDEM AAIGrid

可以通过PostGIS通过以下方式进行确认：

SELECT short_name, long_name
FROM ST_GDALDrivers();

PostGIS到Numpy

您可以将输出导出到虚拟内存GeoTIFF文件中，以供GDAL读取到Numpy数组中。有关GDAL中使用的虚拟文件的提示，请参阅此博客文章。

import os
import psycopg2
from osgeo import gdal

# Adjust this to connect to a PostGIS database
conn = psycopg2.connect(...)
curs = conn.cursor()

# Make a dummy table with raster data
curs.execute("""\
    SELECT ST_AsRaster(ST_Buffer(ST_Point(1, 5), 10), 10, 10, '8BUI', 1) AS rast
    INTO TEMP mytable;
""")

# Use a virtual memory file, which is named like this
vsipath = '/vsimem/from_postgis'

# Download raster data into Python as GeoTIFF, and make a virtual file for GDAL
curs.execute("SELECT ST_AsGDALRaster(rast, 'GTiff') FROM mytable;")
gdal.FileFromMemBuffer(vsipath, bytes(curs.fetchone()[0]))

# Read first band of raster with GDAL
ds = gdal.Open(vsipath)
band = ds.GetRasterBand(1)
arr = band.ReadAsArray()

# Close and clean up virtual memory file
ds = band = None
gdal.Unlink(vsipath)

print(arr)  # this is a 2D numpy array

显示栅格化的缓冲点。

[[0 0 0 1 1 1 1 0 0 0]
 [0 1 1 1 1 1 1 1 1 0]
 [0 1 1 1 1 1 1 1 1 0]
 [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
 [0 1 1 1 1 1 1 1 1 0]
 [0 1 1 1 1 1 1 1 1 0]
 [0 0 0 1 1 1 1 0 0 0]]

请注意，我在示例中使用了“ GTiff”格式，但其他格式可能更适合。例如，如果您有较大的栅格需要通过缓慢的Internet连接传输，请尝试使用“ PNG”对其进行压缩。

我认为问题是，如果不启用gdal驱动程序，是否可以从Postgis栅格表中读取。就像Python一样，您可以！

确保将栅格结果选择为WKBinary：

选择St_AsBinary（rast）...

使用下面的脚本将WKBinary解密为python图像格式。我更喜欢opencv，因为它可以处理任意数量的图像带，但是如果更常用1或3个带，则可以使用PIL / low。

我现在只处理字节图像，但是扩展到其他数据类型相对来说并不容易。

希望这是有用的。

导入结构
将numpy导入为np
导入cv2

＃解密WKB标头的函数
def wkbHeader（raw）：
    ＃参见http://trac.osgeo.org/postgis/browser/trunk/raster/doc/RFC2-WellKnownBinaryFormat

    标头= {}

    header ['endianess'] = struct.unpack（'B'，raw [0]）[0]
    header ['version'] = struct.unpack（'H'，raw [1：3]）[0]
    标头['nbands'] = struct.unpack（'H'，raw [3：5]）[0]
    header ['scaleX'] = struct.unpack（'d'，raw [5:13]）[0]
    标头['scaleY'] = struct.unpack（'d'，raw [13:21]）[0]
    标头['ipX'] = struct.unpack（'d'，raw [21:29]）[0]
    标头['ipY'] = struct.unpack（'d'，raw [29:37]）[0]
    标头['skewX'] = struct.unpack（'d'，raw [37:45]）[0]
    标头['skewY'] = struct.unpack（'d'，raw [45:53]）[0]
    标头['srid'] = struct.unpack（'i'，raw [53:57]）[0]
    header ['width'] = struct.unpack（'H'，raw [57:59]）[0]
    header ['height'] = struct.unpack（'H'，raw [59:61]）[0]

    返回头

＃解密WKB栅格数据的功能 
def wkbImage（原始）：
    h = wkbHeader（原始）
    img = []＃存储图像波段的数组
    offset = 61＃标头原始长度（以字节为单位）
    对于范围内的我（h ['nbands']）：
        ＃确定该乐队的像素类型
        pixtype = struct.unpack（'B'，raw [offset]）[0] >> 4
        ＃目前，我们只处理无符号字节
        如果pixtype == 4：
            band = np.frombuffer（原始，dtype ='uint8'，count = h ['width'] * h ['height']，offset = offset + 1）
            img.append（（np.reshape（band，（（h ['height']，h ['width']）））））））
            偏移量=偏移量+ 2 + h ['width'] * h ['height']
        ＃要做的：处理其他数据类型 

    返回cv2.merge（tuple（img））