在地理信息系统中,获取精确的地理位置数据对于各种分析至关重要。随着数码摄影的普及,越来越多的照片包含了EXIF元数据,其中就包含了拍摄地点的GPS信息。本文将介绍如何使用Python编程语言从照片中提取这些GPS信息,并将其转换为Shapefile文件,以便在GIS软件中进行进一步的分析和处理。
一、准备工作在开始之前,需要确保已经安装了以下Python库:
PIL(或Pillow):用于处理图像文件。
pyshp:用于读写Shapefile文件。
可以使用pip来安装这些库:
pip install pillow pyshp
二、准备工作首先,我们需要编写一个函数来从照片中提取EXIF元数据中的GPS信息。这个函数将打开照片文件,解析EXIF标签,并提取出经度和纬度信息。
from PIL import Image
def exif(img):
"""
从图片中返回EXIF元数据
"""
exif_data = {}
try:
i = Image.open(img) # 使用PIL库打开图片
tags ...
终结一切找不到包(第三方库)的问题。
经常在互联网上看到python的求助问题:
我安装了 pip 为什么运行报找不到可执行文件?
import module 为什么报 ModuleNotFound?
为什么我用 Pycharm 能运行在 cmd 里运行不了?
授人以鱼不如授人以渔,要解决这类问题,你得知道 Python 是如何找包的。希望看完这篇文章,能有所帮助。
Python 是如何寻找包的现在大家的电脑上很可能不只有一个 Python,还有更多的虚拟环境,导致安装包的时候,一不小心你就忘记注意安装包的路径了。首先我们来解决找包的问题,这个问题回答起来很简单,但很多人不知道这个原理。假如你的 Python 解释器的路径是 $path_prefix/bin/python,那么你启动 Python 交互环境或者用这个解释器运行脚本时,会默认寻找以下位置1:
$path_prefix/lib(标准库路径)
$path_prefix/lib/pythonX.Y/site-packages(三方库路径,X.Y 是对应 Python 的主次版本号,如 3.7, 2.6)
当前工作目录( ...
在地理信息系统中,Shapefile(.shp)是一种非常常见的矢量数据格式,用于存储地理要素的空间信息和属性数据。在处理大量Shapefile时,有时需要将多个文件合并成一个,以便于统一管理和分析。本文将介绍如何使用Python的GDAL/OGR库实现多个Shapefile文件的合并操作,并讨论其中的一些技术细节和注意事项。
一、背景介绍
GDAL/OGR是一个开源的地理数据转换库,提供了丰富的地理数据读写和处理功能。在Python中,我们可以通过osgeo模块来使用GDAL/OGR库。GDAL主要用于栅格数据的处理,而OGR则专注于矢量数据的处理。通过OGR,我们可以方便地读取、创建和修改Shapefile文件。
二、合并多个Shapefile文件
为了合并多个Shapefile文件,我们首先需要获取这些文件的路径列表,然后逐个读取文件并提取其中的地理要素和属性数据。最后,将这些数据写入一个新的Shapefile文件中。
以下是一个简单的Python类MultipleShpMerge,用于实现多个Shapefile文件的合并操作:
import glob
import os
fro ...
在地理和导航领域,我们经常使用度分秒(DMS)和十进制度数(DD)两种格式来表示经纬度。这两种格式各有优缺点,但在某些应用场景下,我们需要将一种格式转换为另一种格式。本文将介绍如何使用Python实现这两种格式之间的转换,并解释其背后的原理。
一、度分秒(DMS)与十进制度数(DD)简介
度分秒(DMS)是一种传统的角度表示方法,它将一个角度分为度、分和秒三个部分。在地理坐标中,度通常表示大单位,分和秒表示更小的单位。例如,北纬35度14分57.18秒可以表示为35º 14’ 57.18” N。
十进制度数(DD)则是一种更简洁的表示方法,它将角度表示为一个小数。例如,北纬35度14分57.18秒可以转换为十进制度数35.249216度。
二、从十进制度数转换为度分秒
import math
import re
def dd2dms(lat, lon):
latf, latn = math.modf(lat)
lonf, lonn = math.modf(lon)
latd = int(latn)
latm = int( ...
1.在平常,我时常玩chatgpt,它是个好工具。在写代码,我时常玩copilot,它也是个好工具。
copilot是微软开发的,而微软是开发chatgpt的openai的股东,所以copilot也就是调用了chatgpt的接口,copilot可以视为类gpt的工具,同理,国内的文心一言也是如此。
类gpt的东西是一个好工具,真真正正的提高工作效率。
首先这不是广告,也不需要我给它们打广告。
这是一篇关于使用copilot、chatgpt的使用感受。
2.我使用了chatgpt一年多,切切实实提高工作效率,一些问题直接复制去问它。简直把它当成了百度使用。
chatgpt有缺点吗?是有的,对于特定知识,它只会胡说八道一塌糊涂。
比如,我问它:利用最小二乘法拟合RPC参数。
这时候,gpt在一本正经的胡说八道,因为我问到了它的知识盲区,而它却试图掩盖自身缺点。
这个时候,不是它的错,而我的错。我问了一些特定领域的问题,显示是想为难它,因为它没有接触过相关的资料,不懂也是正常的。
3.纵使存在缺点,但是gpt的优点是大于缺点的。
对于通用知识,它显得过于强大。有人考雅思用它来改作文进而提升。 ...
在路线规划和高精度地图要素采集的过程中,获取道路的中心线是非常关键的步骤。这个过程本质上是将特殊的面矢量转化为线矢量。深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN),可以用于识别图像中的道路,生成一个道路的面矢量图,其中每个像素都被标记为“道路”或“非道路”。然后,我们需要将这个面矢量图转化为道路的中心线。这通常可以通过使用骨架化或细化技术来实现,这些技术可以将二维的面矢量细化为一维的线矢量,即道路的中心线。这样,我们就可以从深度学习生成的道路面矢量图中获取到道路的中心线,为路线规划和高精度地图要素采集提供重要信息。
本文主要讲解如何端对端获取道路中心线,不涉及深度学习道路识别。
输入是道路面矢量,输出是道路中心线矢量
代码# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2024/4/21 20:48
# @File : road_centerline.py
# 获取代表道路轮廓(红线)的多边形中心线
import geopandas as gpd
import pygeoops
def generate_centerline(input_shapefil ...
在路线规划和高精度地图要素采集的过程中,获取道路的中心线是非常关键的步骤。这个过程本质上是将特殊的面矢量转化为线矢量。深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN),可以用于识别图像中的道路,生成一个道路的面矢量图,其中每个像素都被标记为“道路”或“非道路”。然后,我们需要将这个面矢量图转化为道路的中心线。这通常可以通过使用骨架化或细化技术来实现,这些技术可以将二维的面矢量细化为一维的线矢量,即道路的中心线。这样,我们就可以从深度学习生成的道路面矢量图中获取到道路的中心线,为路线规划和高精度地图要素采集提供重要信息。
本文主要讲解如何端对端获取道路中心线,不涉及深度学习道路识别。
输入是道路面矢量,输出是道路中心线矢量
代码# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2024/4/21 20:48
# @File : road_centerline.py
# 获取代表道路轮廓(红线)的多边形中心线
import geopandas as gpd
import pygeoops
def generate_centerline(input_shapefil ...
在地理信息系统(GIS)中,矢量数据是最基本的数据类型之一。它们用于表示地理空间中的对象,包括它们的形状、位置和属性。矢量数据的主要类型包括点(Point)、线(LineString)和面(Polygon)。在这个讨论中,我们将重点关注面矢量的数据结构和操作。
面矢量(Polygon)是由一个外部轮廓和零个或多个内部轮廓(空洞)组成的。外部轮廓定义了多边形的形状和大小,而内部轮廓则定义了多边形内部的空洞。理解这种数据结构是理解和操作地理数据的关键,无论是从文件中读取数据,还是创建自己的多边形对象。
在本文中,我们将首先介绍如何使用Python的shapely库创建和操作Polygon对象。然后,我们将介绍如何使用fiona库从shp文件中读取矢量数据。最后,我们将介绍多面(MultiPolygon)的概念,这是由多个面(Polygon)组成的几何对象,常用于表示一组不连续的地理区域,例如群岛。
让我们开始吧!
怎么读取shp文件首先我们学习一个知识点,如果将shp文件读取为Polygon对象。我们用到了Python的fiona库
import fiona
with fiona.open ...
安装cars库安装cars库,如果你是windows用户,需要安装微软的c++开发工具。地址如下:
https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/
安装过程如下图所示。
安装已成功。
在命令行输入:
pip install cars
cars库已安装成功。如下图所示。
1) 默认参数def hello(name, greeting="Hi"):
print(greeting, name)
hello("韩梅梅")
# Hi 韩梅梅
hello("韩梅梅", greeting = "你好")
# 你好 韩梅梅
在 hello(“韩梅梅”)中,我们没有在greeting中传递任何信息。这意味着它默认为 “hi
在hello(“韩梅梅”, greeting = “你好”)中,我们将 “hello “传入了 greeting。也就是说,我们覆盖了默认参数,并指定 greeting = ‘你好’
如果函数中有大量参数,而我们又不希望每次调用函数时都要输入每个参数,那么这种方法就非常有用。
2)形参和实参在我学习 Python 的最初一年,我以为它们的意思是一样的。
但也不尽然。有一点区别。
比方说,我们有一个简单的函数,它接收 (a, b) 并返回它们的平均值。
def add(a, b):
return a+b
形参是我们定义函数时写在括号内的变量。这里,a 和 b 就是形参。
def add(a, b):
return a+b
x = add(3 ...