IDL将ENVI ROI生成的TXT转为CSV

心已赠人 2023-10-10 10:08 29阅读 0赞

由于ENVI选取ROI后可以导出一个TXT但是并不是CSV，所以希望生成一个仅有各个特征值和类序号的一个CSV。

参看了之前的一个博客，但是我这个可以自动识别特征值有几个构成的，就是ROI输出的波段有几个。

希望给大家一点参考吧

PRO GETROI
      ;读取ENVI导出训练区的txt文件
    
      filename = dialog_pickfile(path = 'H:\IceClassification\sentinel\Strait\download\Baseimage\GLCM\txt\',filter = '*txt', /MULTIPLE_FILES)
    ;  if file_test(filename[0]) eq 0 then return
      for filen=0,n_elements(filename)-1 do begin
      file=filename[filen]
      temp = ''
      class = 0  ;类数
      result=0
      ;获取文件数据
      openr,lun,file,/get_lun
      readf,lun,temp
      ;读取训练样本的类别数
      readf,lun,temp
      reslt = strsplit(temp,/extract)
      class = long(reslt[n_elements(reslt)-1])
      ;读取两行空
      readf,lun,temp
      readf,lun,temp
      ;  print,class
      ;颜色存储
      clor = make_array(class,3,/long)
      classnum = make_array(class,/LONG)
      ;读取每个样本的像元数大小和颜色值
      reslt_n=0 ;数据段个数
      for i = 0, class-1 do begin
        readf,lun,temp
        readf,lun,temp
    
        reslt = strsplit(temp,/extract)
    
        tempr = reslt(n_elements(reslt)-3)
        r = long(strmid(tempr,1,strlen(tempr)-2))
        tempg = reslt(n_elements(reslt)-2)
        g = long(strmid(tempg,0,strlen(tempg)-1))
        tempb = reslt(n_elements(reslt)-1)
        b = long(strmid(tempb,0,strlen(tempb)-1))
    
        clor[i,0] = r
        clor[i,1] = g
        clor[i,2] = b
    
        readf,lun,temp
        reslt = strsplit(temp,/extract)
        classnum[i] = long(reslt[n_elements(reslt)-1])
        readf,lun,temp
        if i eq class-1 then begin
          reslt = strsplit(temp,/extract)
          reslt_n=n_elements(reslt)-3 ;减一是因为这一行有;号以及Map X和Map Y分开计数了
        endif
      endfor
    
      ;读取数据段
      ;  data = make_array(4,class)
      classmean = make_array(class,4)
    
      for i = 0, class-1 do begin
        data = make_array(reslt_n-7+1,classnum[i],value = 0d)
        ;    readf,lun,temp
        for j = 0, classnum[i]-1 do begin
          readf,lun,temp
          reslt = strsplit(temp,/extract)
          for z=0, reslt_n-7-1 do begin
            data[z,j] = FLOAT(reslt[z+7]);导入数据信息
          endfor
    ;      data[0,j] = FLOAT(reslt[n_elements(reslt)-4]);
    ;      data[1,j] = FLOAT(reslt[n_elements(reslt)-3]);
    ;      data[2,j] = FLOAT(reslt[n_elements(reslt)-2]);
    ;      data[3,j] = FLOAT(reslt[n_elements(reslt)-1]);
          data[reslt_n-7,j] = i;为类别序号
        endfor
        if i eq 0 then begin
          result=data
        endif else begin
          result=[[result],[data]]
        endelse
        ;求获取数据的特征值
        ;1、均值向量求取
        for k = 0L , 3 do $
          classmean[i,k] = mean(data[k,*])
        ;2、求得
        if (EOF(lun) eq 0) then $
          readf,lun,temp
      endfor
      free_lun,lun
      
      outname='H:\IceClassification\sentinel\Strait\download\Baseimage\GLCM\csv\'+file_basename(file,'.txt')+'.csv'
      print,outname
        WRITE_CSV,outname,result
        ;'H:\IceClassification\sentinel\new_year\20180922145343\select_no_m.csv'
        ;H:\IceClassification\sentinel\new_year\20180107220948\roi\25_25_1_0_32.csv
       endfor
    END