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  • UE4学习笔记(3)——World Composition无缝拼接地图实现
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    2016-07-11 18:15:28

    1. 无缝拼接地图UE4自带工具就可以实现。基本操作按文档中的World Composition操作即可。下面说几点特别注意的地方。


    1. 在World Setting中,只要Persistent Level勾选Enable World Composition即可,拼接的level不需要勾选。

    2. 勾选后,Persistent level会自动加载当前目录下(包括子目录)所有的level。

    3. 打开Summon World Composition界面后,新建Layer的时候,其中Streaming distance代表的就是拼接地图后,人物的视野范围,进入该范围的所有场景都会被加载,在范围外的则全部不加载。

    4. 如果需要把一个Layer中的level导入另一个layer中的话,需要先load,再右键点击Assign to layer--》目标layer。

    5. 如果代开world composition界面发现没有level的图标的话,检查自己是否在level界面中选中了相应的level。

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    1、简介

    1.1 Web墨卡托投影

    墨卡托投影,是正轴等角圆柱投影,又称等角圆柱投影,圆柱投影的一种,由荷兰地图学家墨卡托(G. Mercator)于1569年创拟。为地图投影方法中影响最大的。

    用一张纸卷成圆柱,围住地球仪;然后在地球仪的球心放一个发光的灯泡,地球仪上的地图会在圆柱纸上形成投影;把这张纸平展开,就是我们常见平面世界地图。上面所讲的投影法叫墨卡托投影(Mercator Projection)。
    在这里插入图片描述
    地图学是一门严谨的科学,需要数学模型和精确的公式计算,再做近似处理,墨卡托投影数学模型如下:
    在这里插入图片描述
    当然,地形面积按墨卡托投影投射到平面后是有一定变形的,纬度越高,也就是越靠近两极变形越大。

    Web墨卡托投影(又称球体墨卡托投影)是墨卡托投影的变种,它接收的输入是Datum为WGS84的经纬度,但在投影时不再把地球当做椭球而当做半径为6378137米的标准球体,以简化计算。
    在这里插入图片描述
    Web墨卡托取得了巨大成功,如今主流的Web地图几乎都是使用的Web墨卡托,如国外的 Google Maps,OpenStreetMap,Bing Map,ArcGIS 和 Heremaps 等,国内的百度地图、高德地图、腾讯地图和天地图等也是基于Web墨卡托(由于国内政策的原因,国内地图会有加密要求,一般有两种情况,一种是在 Web墨卡托的基础上经过国家标准加密的国标02坐标系,熟称“火星坐标系”;另一种是在国标的02坐标系下进一步进行加密,如百度地图的BD09坐标系)。

    Web墨卡托投影还切掉了南北85.051129°纬度以上的地区,以保证整个投影是正方形的。Web墨卡托坐标系是非常适合显示数据,但是不适合存储数据的,通常我们使用WGS84 存储数据,使用Web墨卡托显示数据。

    WEB GIS中常用的坐标系一般有两种,一种是以经纬度表示的WGS84坐标系(EPSG:4326),另一种为主流WEB地图厂商使用的WEB墨卡托投影(EPSG:3857)

    Web墨卡托投影有两个相关的投影标准,经常搞混:

    • EPSG4326:Web墨卡托投影后的平面地图,但仍然使用WGS84的经度、纬度表示坐标;
    • EPSG3857:Web墨卡托投影后的平面地图,坐标单位为米。

    X and Y:

    • X goes from 0 (left edge is 180 °W) to 2zoom − 1 (right edge is 180 °E)
    • Y goes from 0 (top edge is 85.0511 °N) to 2zoom − 1 (bottom edge is 85.0511 °S) in a Mercator projection

    Web墨卡托投影,以整个世界范围,赤道作为标准纬线,本初子午线作为中央经线,两者交点为坐标原点,向东向北为正,向西向南为负。

    X轴:由于赤道半径为6378137米,则赤道周长为2PIr = 2*20037508.3427892,因此X轴的取值范围:[-20037508.3427892,20037508.3427892]。

    Y轴:由墨卡托投影的公式可知,当纬度接近两极,即90°时,y值趋向于无穷。这是那些“懒惰的工程师”就把Y轴的取值范围也限定在[-20037508.342789244,20037508.342789244]之间,搞个正方形。

    1.2 经纬度坐标系

    国内主要采用如下三种:

    • WGS84:为一种大地坐标系,也是目前广泛使用的GPS全球卫星定位系统使用的坐标系。

    • GCJ02:又称火星坐标系,是由中国国家测绘局制订的地理信息系统的坐标系统。由WGS84坐标系经加密后的坐标系。

    • BD09:为百度坐标系,在GCJ02坐标系基础上再次加密。其中bd09ll表示百度经纬度坐标,bd09mc表示百度墨卡托米制坐标。

    使用OpenStreetMap的坐标为WGS84;使用高德地图、腾讯地图的坐标为GCJ02;使用百度地图的坐标为BD09;谷歌地图和Bing地图的中国部分采用了高德地图的数据,所以坐标为GCJ02。

    WGS84的坐标转化为GCJ02的坐标是单向的,即WGS84的坐标能够准确地变换为GCJ02坐标;但GCJ02坐标转换为WGS84时会存在精度损失。

    1.3 瓦片定义

    瓦片:指将一定范围内的地图按照一定的尺寸和格式,按缩放级别或者比例尺,切成若干行和列的正方形栅格图片,对切片后的正方形栅格图片被形象的称为瓦片(Tile)。

    对于经过墨卡托投影为平面的世界地图,在不同的地图分辨率(整个世界地图的像素大小)下,通过切割的方式将世界地图划分为像素为 256 × 256的地图单元,划分成的每一块地图单元称为地图瓦片。

    经过Web墨卡托投影后,地图就变为平面的一张地图。为此,我们对这张地图进行等级切分。在最高级(zoom=0),需要的信息最少,只需保留最重要的宏观信息,因此用一张256x256像素的图片表示即可;在下一级(zoom=1),信息量变多,用一张512x512像素的图片表示;以此类推,级别越低的像素越高,下一级的像素是当前级的4倍。这样从最高层级往下到最低层级就形成了一个金字塔坐标体系。
    在这里插入图片描述

    1.4 瓦片编号

    • 谷歌XYZ:Z表示缩放层级,Z=zoom;XY的原点在左上角,X从左向右,Y从上向下。
    • TMS:开源产品的标准,Z的定义与谷歌相同;XY的原点在左下角,X从左向右,Y从下向上。
    • QuadTree:微软Bing地图使用的编码规范,Z的定义与谷歌相同,同一层级的瓦片不用XY两个维度表示,而只用一个整数表示,该整数服从四叉树编码规则
    • 百度XYZ:Z从1开始,在最高级就把地图分为四块瓦片;XY的原点在经度为0纬度位0的位置,X从左向右,Y从下向上。

    1.5 瓦片和像素

    Level of DetailMap Width and Height (pixels)Ground Resolution (meters / pixel)Map Scale(at 96 dpi)
    151278,271.51701 : 295,829,355.45
    21,02439,135.75851 : 147,914,677.73
    32,04819,567.87921 : 73,957,338.86
    44,0969,783.93961 : 36,978,669.43
    58,1924,891.96981 : 18,489,334.72
    616,3842,445.98491 : 9,244,667.36
    732,7681,222.99251 : 4,622,333.68
    865,536611.49621 : 2,311,166.84
    9131,072305.74811 : 1,155,583.42
    10262,144152.87411 : 577,791.71
    11524,28876.43701 : 288,895.85
    121,048,57638.21851 : 144,447.93
    132,097,15219.10931 : 72,223.96
    144,194,3049.55461 : 36,111.98
    158,388,6084.77731 : 18,055.99
    1616,777,2162.38871 : 9,028.00
    1733,554,4321.19431 : 4,514.00
    1867,108,8640.59721 : 2,257.00
    19134,217,7280.29861 : 1,128.50
    20268,435,4560.14931 : 564.25
    21536,870,9120.07461 : 282.12
    221,073,741,8240.03731 : 141.06
    232,147,483,6480.01871 : 70.53
    • Zoom levels
    zoom leveltile coveragenumber of tilestile size(*) in degrees
    01 tilecovers whole world1 tile 360° x 170.1022°
    12 × 2 tiles4 tiles180° x 85.0511°
    24 × 4 tiles16 tiles90° x [variable]
    n2n × 2n tiles22n tiles360/2n° x [variable]
    124096 x 4096 tiles16 777 2160.0879° x [variable]
    16232 ≈ 4 295 million tiles
    1717.2 billion tiles
    1868.7 billion tiles
    19Maximum zoom for Mapnik layer274.9 billion tiles

    1.6 瓦片计算公式

    https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Slippy_map_tilenames

    • Lon./lat. to tile numbers:
    import math
    def deg2num(lat_deg, lon_deg, zoom):
      lat_rad = math.radians(lat_deg)
      n = 2.0 ** zoom
      xtile = int((lon_deg + 180.0) / 360.0 * n)
      ytile = int((1.0 - math.asinh(math.tan(lat_rad)) / math.pi) / 2.0 * n)
      return (xtile, ytile)
    
    • Tile numbers to lon./lat:
    import math
    def num2deg(xtile, ytile, zoom):
      n = 2.0 ** zoom
      lon_deg = xtile / n * 360.0 - 180.0
      lat_rad = math.atan(math.sinh(math.pi * (1 - 2 * ytile / n)))
      lat_deg = math.degrees(lat_rad)
      return (lat_deg, lon_deg)
    

    我们这里开始测试一下上面的公式和代码,选择北京大学的未名湖为目标,测试如下:

    -(3)计算瓦片坐标编号在这里插入图片描述
    计算结果为:215766, 99247

    • (4)构造瓦片查询网页地址

    这里使用高德地图的服务接口,构造如下:

    http://wprd02.is.autonavi.com/appmaptile?x=215766&y=99247&z=18&style=6
    
    • (5)浏览器运行
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    注意:如果使用上面参数构造OpenStreetMap的瓦片网页地址,结果显示发生明显的偏移,如下:

    https://a.tile.openstreetmap.org/18/215766/99247.png
    

    在这里插入图片描述

    1.7 网络地图服务(WMS)

    Open Geospatial Consortium (OGC) home page/
    https://www.osgeo.cn/ogc-e-learning/wms/slides/presentation.html
    http://www.giswiki.org/wiki/Web_Map_Service

    网络地图服务(Web Map Service,WMS)利用具有地理空间位置信息的数据制作地图。其中将地图定义为地理数据可视的表现。能够根据用户的请求返回相应的地图(包括PNG,GIF,JPEG等栅格形式或者是SVG和WEB CGM等矢量形式)。WMS支持网络协议HTTP,所支持的操作是由URL定义的。

    1.8 切片地图服务(TMS)

    https://wiki.osgeo.org/wiki/Tile_Map_Service_Specification
    在这里插入图片描述

    TMS是纯Restful;而WMTS可以有KVP、SOAP和Restful三种。
    TMS瓦片是正方形的,而WMTS是矩形的(正方形是特殊的矩形)。
    在纵轴方向上方向相反,TMS瓦片以左下角为原点,WMTS瓦片以左上角为原点。

    1.9 切片地图web服务(WMTS)

    https://www.ogc.org/standards/wmts
    在这里插入图片描述

    1.10 比例尺

    比例尺,通常以比率(如 1:10000 )来表示,表示图上距离与实地距离之比。例如 1:10000 表示图上 1cm 代表实际距离 10000cm,即100米。

    由于比例尺起源较早,通常用(纸质)图上的距离衡量实际距离;而分辨率则通常用设备屏幕上的距离来衡量实际距离。而同一个地图视图,尺度是唯一的,比例尺和分辨率只不过是两种表示方法,因此它们是一一对应的。

    但是影像图都是通过分辨率来描述精度。在GIS中所提到的 分辨率,也称地面分辨率(Ground Resolution)或空间分辨率(Spatial Resolution),表示一个像素(pixel)代表的地面实际距离。

    比例尺与分辨率之间的换算公式如下:
    S c a l e = 1 : ( R e s o l u t i o n ∗ P P I 0.0254 ) Scale= 1:(Resolution*\dfrac{PPI}{0.0254}) Scale=1:(Resolution0.0254PPI)
    Scale:地图比例尺;
    Resolution:地图分辨率;
    PPI:每英寸的像素点数。默认使用屏幕分辨率为96。
    1英寸=96像素(一般的屏幕比例尺)
    1英寸(inch)=25.4mm
    1米=1000/25.4=39.37英寸

    2、地图瓦片数据源

    相关内容请查看本人的另一篇博客文章:
    https://blog.csdn.net/hhy321/article/details/123490804

    3、代码实现

    #***********************************************************************
    #   Purpose:   python下载和拼接地图瓦片(高德和google地图)
    #   Author:    爱看书的小沐
    #   Date:      2022-03-04 
    #   Languages: Python
    #   Platform:  Python 3.9.7 win64
    # ***********************************************************************
    # -*-coding:utf-8 -*-
    
    import os, sys
    import math
    import urllib.request 
    import PIL.Image as Image
    from PIL import ImageDraw, ImageFont
    
    import urllib
    import time
    import random
    import datetime
    
    def downloadImage(img_url, fname, mylog):
        try:
            urllib.request.urlretrieve(img_url,filename=fname)
        except IOError as e:
            print("--", fname, "->", e)
            print(img_url, file=mylog)
        except Exception as e:
            print("--", fname, "->", e)
            print(img_url, file=mylog)
    
    def downloadImage2(img_url, fname, mylog):
        user_agent = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; de-at) AppleWebKit/533.21.1 (KHTML, like Gecko) Version/5.0.5 Safari/533.21.1'
        headers = { 'User-Agent' : user_agent }
        try:
            req = urllib.request.Request(img_url, headers=headers)
            response = urllib.request.urlopen(req)
            bytes = response.read()
        except Exception as e:
            print("--", fname, "->", e)
            print(img_url, file=mylog)
            sys.exit(1)
        
        if bytes.startswith(b"<html>"):
            print("-- forbidden", fname)
            print(img_url, file=mylog)
            sys.exit(1)
        
        print("-- saving", fname)
        
        f = open(fname,'wb')
        f.write(bytes)
        f.close()
        
        time.sleep(1 + random.random())
    
    def num2deg(xtile, ytile, zoom):
        n = 2.0 ** zoom
        lon_deg = xtile / n * 360.0 - 180.0
        lat_rad = math.atan(math.sinh(math.pi * (1 - 2 * ytile / n)))
        lat_deg = math.degrees(lat_rad)
        return (lat_deg, lon_deg)
    
    def getImageUrl(x, y, zoom):
        #高德瓦片,wprd03想必是和谷歌一样,有多个服务器提供服务。测试下来可以取到01 到 04。
        img_url = 'https://wprd01.is.autonavi.com/appmaptile?x={x}&y={y}&z={z}&style=6'.format(x=x, y=y, z=zoom)
        #img_url = 'https://wprd01.is.autonavi.com/appmaptile?x={x}&y={y}&z={z}&lang=zh_cn&size=1&scl=1&style=7&ltype=0'.format(x=x, y=y, z=zoom)
        return img_url
    
    def getAndCheckImageFilePath(file_path, x, y, zoom):
        path = file_path + "/" +  str(zoom) + "/" + str(x)
        if not os.path.exists(path):
            os.makedirs(path)
        return getImageFilePath(file_path, x, y, zoom)
    
    def getImageFilePath(file_path, x, y, zoom):
        return file_path + "/" +  str(zoom) + "/" + str(x) + '/'+ str(y)+'.png'
    
    #################################################################
    # 图片拼接
    #################################################################
    
    def mergeAllImageToOne(file_path, zoom, params):
        xmin = params[0]
        ymin = params[1]
        xmax = xmin + params[2]
        ymax = ymin + params[3]
        mw = 256 
        toImage = Image.new('RGB', (256*(xmax-xmin), 256*(ymax-ymin)) )
    
        for x in range(xmin, xmax):
            for y in range(ymin, ymax):
            
                fname = getImageFilePath(file_path, x, y, zoom)
                fromImage = Image.open(fname)
                fromImage = fromImage.convert('RGB')
                draw = ImageDraw.Draw(fromImage)
                
                # 添加每个瓦片的文字信息
                fontSize = 18
                setFont = ImageFont.truetype('C:/windows/fonts/arial.ttf', fontSize)
                fillColor = "#ffff00"
                pos = num2deg(x, y, zoom)
                text = 'Tile: ' + str(x)+ "," + str(y)+ "," + str(zoom)
                text2 = 'Lat: %.6f'%pos[0]
                text3 = 'Lon: %.6f'%pos[1]
                draw.text((1,1), text,font=setFont,fill=fillColor)
                draw.text((1,1+fontSize), text2,font=setFont,fill=fillColor)
                draw.text((1,1+2*fontSize), text3,font=setFont,fill=fillColor)
                
                # 添加每个瓦片的边框线条
                draw.rectangle([0, 0, mw-1, mw-1], fill=None, outline='red', width=1)
                
                # 将每个瓦片的小图绘制到大图里面。
                toImage.paste(fromImage, ((x-xmin) * mw, (y-ymin) * mw))
    
        toImage.save(file_path + '/' + str(zoom) +'/preview.png' )
        toImage.close()
    
    #################################################################
    # 图片拼接
    #################################################################
    
    def downloadMapAllImage(file_path, zoom, params):
        xmin = params[0]
        ymin = params[1]
        xmax = xmin + params[2]
        ymax = ymin + params[3]
    
        if not os.path.exists(file_path):
            os.makedirs(file_path)
        mylog = open(file_path + '/err.log', mode = 'a',encoding='utf-8')
    
        for x in range(xmin, xmax):
            for y in range(ymin, ymax):
    
                img_url = getImageUrl(x, y, zoom)
                print(img_url)
                
                img_savepath = getAndCheckImageFilePath(file_path, x, y, zoom)
                print(img_savepath)
    
                if not os.path.exists(img_savepath):
                    downloadImage(img_url, img_savepath, mylog)     
                    #downloadImage2(img_url, img_savepath, mylog)
    
        mylog.close()
    
    #################################################################
    
    if __name__ == '__main__':
        starttime = datetime.datetime.now()
        file_path='d:/maps'
    
        # (1) 全球地图
        zoom = 4
        params = [0, 0, pow(2, zoom), pow(2, zoom)]
    
        # (2) 中国地图
        # zoom = 9
        # params = [354, 165, 106, 91]
    
        # (3) 局部地图
        # zoom = 18
        # params = [215768, 99253, 4, 4]
    
        downloadMapAllImage(file_path, zoom, params)
        mergeAllImageToOne(file_path, zoom, params)
    
        endtime = datetime.datetime.now()
        print("ok", (endtime - starttime).seconds)
    
    #***********************************************************************
    #   Purpose:   python根据经纬度,计算对应的瓦片坐标
    #   Author:    爱看书的小沐
    #   Date:      2022-03-05
    #   Languages: Python
    #   Platform:  Python 3.9.7 win64
    # ***********************************************************************
    # -*-coding:utf-8 -*-
    import math
    
    def deg2num(lat_deg, lon_deg, zoom):
      lat_rad = math.radians(lat_deg)
      n = 2.0 ** zoom
      xtile = int((lon_deg + 180.0) / 360.0 * n)
      ytile = int((1.0 - math.asinh(math.tan(lat_rad)) / math.pi) / 2.0 * n)
      return (xtile, ytile)
    
    def deg2url(lat_deg, lon_deg, zoom):
      lat_rad = math.radians(lat_deg)
      n = 2.0 ** zoom
      xtile = int((lon_deg + 180.0) / 360.0 * n)
      ytile = int((1.0 - math.asinh(math.tan(lat_rad)) / math.pi) / 2.0 * n)
      return 'https://wprd01.is.autonavi.com/appmaptile?x={x}&y={y}&z={z}&lang=zh_cn&size=1&scl=1&style=7&ltype=0'.format(x=xtile, y=ytile, z=zoom)
    
    def deg2numrange(lat_deg1, lon_deg1, lat_deg2, lon_deg2, zoom):
      tile1 = deg2num(lat_deg1, lon_deg1, zoom)
      tile2 = deg2num(lat_deg2, lon_deg2, zoom)
      tile1new = min(tile1[0], tile2[0]), min(tile1[1], tile2[1])
      tile2new = max(tile1[0], tile2[0]), max(tile1[1], tile2[1])
      return [tile1new[0], tile1new[1], tile2new[0] - tile1new[0], tile2new[1] - tile1new[1]]
    

    随机取一个位置的经纬度,计算它的瓦片坐标,同时构造瓦片网页地址。

    # -*-coding:utf-8 -*-
    import math
    
    # 输出瓦片坐标
    print(deg2num(39.98836718933446, 116.31269474242018, 18))
    # 输出瓦片网址
    print(deg2url(39.90854390955025, 116.43579204294966, 18))
    
    ### 计算结果:
    # (215768, 99253)
    # https://wprd01.is.autonavi.com/appmaptile?x=215857&y=99329&z=18&lang=zh_cn&size=1&scl=1&style=7&ltype=0
    

    4、运行结果

    4.1 输出全球图

    // 地图瓦片坐标相关参数设置
    zoom = 6
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    左上角第一行文字:列序号x,行序号y,级别zoom
    左上角第二行文字:纬度
    左上角第三行文字:经度

    • 第1级别:
      在这里插入图片描述

    • 第2级别:
      在这里插入图片描述

    • 第3级别:
      在这里插入图片描述

    4.2 输出中国图

    将中国框选,取对角线的两个点的经纬度,计算它的瓦片坐标,同时构造瓦片网页地址。

    # 输出两个经纬度之间的瓦片坐标
    zoom = 5
    params = deg2numrange(55.59490258792558, 73.125, -3.3087064670254187, 135.966796875, zoom )
    print(params) # [22, 10, 6, 6]
    

    高德矢量图:

    https://wprd01.is.autonavi.com/appmaptile?x={x}&y={y}&z={z}&lang=zh_cn&size=1&scl=1&style=7&ltype=0
    

    在这里插入图片描述
    高德卫星图:

    https://wprd01.is.autonavi.com/appmaptile?x={x}&y={y}&z={z}&style=6
    

    在这里插入图片描述
    ArcGIS矢量图:

    https://map.geoq.cn/ArcGIS/rest/services/ChinaOnlineCommunity/MapServer/tile//{z}/{y}/{x}
    

    在这里插入图片描述
    ArcGIS卫星图:

    https://services.arcgisonline.com/arcgis/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}
    

    在这里插入图片描述

    4.3 输出局部图

    设置局部地图(以北京大学的五四体育场附近区域为例)的瓦片坐标参数如下,进行批量操作。

    // 地图瓦片坐标相关参数设置
    # 输出两个经纬度之间的瓦片坐标
    zoom = 18
    params = deg2numrange(39.98839635086475, 116.31254017353058, 39.98523562551436, 116.31646156311035, zoom )
    print(params)  # [215768, 99253, 3, 3]
    

    在这里插入图片描述

    // 高德卫星影像图
    https://wprd01.is.autonavi.com/appmaptile?x={x}&y={y}&z={z}&style=6
    

    在这里插入图片描述

    // 高德交通路网简图
    https://wprd01.is.autonavi.com/appmaptile?x={x}&y={y}&z={z}&lang=zh_cn&size=1&scl=1&style=7&ltype=0
    

    在这里插入图片描述

    // 高德交通路网详图
    https://wprd01.is.autonavi.com/appmaptile?x={x}&y={y}&z={z}&lang=zh_cn&size=1&scl=1&style=8&ltype=0
    

    在这里插入图片描述

    后记

    如果你觉得该方法或代码有一点点用处,可以给作者点个赞、赏杯咖啡;╮( ̄▽ ̄)╭
    如果你感觉方法或代码不咋地//(ㄒoㄒ)//,就在评论处留言,作者继续改进。o_O???
    谢谢各位童鞋们啦( ´ ▽´ )ノ ( ´ ▽´)っ!!!

    展开全文
  • Python下载拼接地图

    千次阅读 2018-02-28 22:28:03
    地图概览  要下载的地图,如下: 地图图片URL分析  通过抓取图片URL可知:该地图一共切分成了52行,30列个小图 下载每一个切图 代码: #encoding: utf-8 import os import urllib.request import urllib....

    地图概览

       要下载的地图 大清一统天下全图,如下:


    地图图片URL分析

       通过抓取图片URL可知:该地图一共切分成了52行,30列个小图

    下载每一个切图

    代码:

    #encoding: utf-8
    
    import os
    import urllib.request
    import urllib.parse
    import time
    '''
    下载地图的各部分小图
    '''
    start = time.time()
    print('开始时间:' + str(start))
    
    header_dict = {
    'Host': 'lbezone.ust.hk',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:57.0) Gecko/20100101 Firefox/57.0',
    'Accept': '*/*',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
    'Referer': 'http://lbezone.ust.hk/rse/wp-content/plugins/wp-imagezoom/zoom.php?id=ZvltF',
    'Connection': 'keep-alive',
    }
    
    #下载后的图片保存到的路径
    filePath = 'D:\\大清地图\\'
    #http://lbezone.ust.hk/rse/wp-content/plugins/wp-imagezoom/work/http_cln__sls__sls_lbezone.ust.hk_sls_obj_sls_2_sls_o_sls_b626740_sls_b626740.jpg/div0-0-29.jpg
    #地图地址前缀
    url='http://lbezone.ust.hk/rse/wp-content/plugins/wp-imagezoom/work/http_cln__sls__sls_lbezone.ust.hk_sls_obj_sls_2_sls_o_sls_b626740_sls_b626740.jpg/'
    #总行数-1
    pages = 51
    #总列数-1
    fileNum = 29
    #当前行数,从0开始
    i = 0
    
    
    while i <= pages:
        j = 0
        print('第' + str(i) + '页开始下载================================')
    
        while j<= fileNum:
            try:
                fileName = 'div0-' + str(i) + '-' + str(j) + '.jpg'
                print('fileName=' + fileName)
                request = urllib.request.Request(url=(url + fileName), headers=header_dict)
                response = urllib.request.urlopen(request)
                res = response.read()
                #print(res)
                #print(type(res))
    
            except BaseException:
                print('第' + str(i) + '-' + str(j) + '页下载失败\n=======================================')
            else:
                # 带路径的文件
                filename =  filePath + str(i) + '\\' + fileName
                # 将文件路径分割出来
                file_dir = os.path.split(filename)[0]
                # 判断文件路径是否存在,如果不存在,则创建,此处是创建多级目录
                if not os.path.isdir(file_dir):
                    os.makedirs(file_dir)
    
                with open(filename, 'wb') as f:
                    f.write(res)
                f.close()
                print('第'+ str(i) + '-' + str(j) + '页下载结束\n=======================================')
                j += 1
                time.sleep(2)
    
        i += 1
    
    end = time.time()
    print('结束时间:' + str(end))
    
    print('执行用时:' + str(end - start) + 's')
    
    
    

    下载完成:


    切图拼接成地图

    把所有的切图拼接成一个完整的地图主要用到了PIL库,图片较多拼接过程有点长,最后地图近500M,拼接核心代码:

    #每行合并完后接着合并下一行
    def mergeRowThenCol(files,width,height,toImage,rowNum):
        print('第'+ str(rowNum) + '行files=' + repr(files))
        for i in range(0, len(files)):
            file = files[i]
            pic_fole_head = Image.open(file)
           # width, height = pic_fole_head.size
            # print('width=' + str(width))
            # print('height=' + str(height))
            loc = (i * width, rowNum * height)
            print(loc)
            print('第'+ str(rowNum) +'行,第' + str(i) + "列存放位置" + str(loc))
            toImage.paste(pic_fole_head, loc)
    
        return toImage

    最终结果

    全图:



    局部:





    到此完成,改天有时间再把代码放到GitHub上。



    展开全文
  • 图片拼接地图设置

    千次阅读 2017-03-30 23:53:03
  • #资源达人分享计划#
  • 地图拼接程序

    2016-10-18 09:54:41
    选择特征点,把两幅图拼接起来!英文报告嗯!感觉像matlab!
  • https://blog.csdn.net/qq_35080168/article/details/106073143博客内需要展示的效果图 太大了没没发看 就传成资源
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    千次阅读 2019-11-20 13:40:21
    gdal的简单代码使用——瓦片地图拼接瓦片地图何为瓦片地图所用的库代码属性表(直接放在Vs的属性管理器内) 瓦片地图 随着现在地图信息愈加强大,为了更加详细地表示地图信息,瓦片地图成为了一种比较好的方式,这篇...
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  • 全能卫星地图拼接下载器,很好用,有说明,分辨率什么的自己挑
  • ICP实现二维栅格地图拼接
  • 中国及34个省市地图JSON文件,文件以省市的拼音命名,可以使用D3、Echarts进行地图绘制
  • 使用GPS和velodyne 64拼接地图

    千次阅读 热门讨论 2019-01-16 20:35:11
    输出:拼接成的激光点云地图 注意事项: 1、激光数据是X 右,Y前,Z上,惯导记录的数据是,X前, Y左,Z是上(全局的X,Y,Z分别指向东、北、天,偏航角是与东向的夹角。车辆初始位置朝东,此时朝向近似为0度,往...
  • MapTileDownloader 1.9.5 版,破解,支持自动拼合地图,添加拼图小游戏,更多细节自己体验!
  • 目前全景图拼接技术主要局限于单层柱面,通过空间坐标转换及以渐入渐出加权平均融合算法和插值算法,借鉴地图学投影原理,将28张图像在垂直投影面和等积柱面投影面进行无缝拼接得到360°×180°的全天空全景图,为...

空空如也

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怎么拼接地图