PilotGaea O'View Map Server API for Python
Project description
PilotGaea O'View Map Server API for Python
使用 PilotGaea O'View Map Server API for Python 在 Python 中處理O'View Map Server發布的地圖和地理空間數據。
這個library可讀取、編輯、分析、上架由O'View Map Server發布之地圖圖像與向量資料,並可透過API操作輸出及發佈處理後的成果。
此library只支援由 O'View Map Server 發佈的圖資,暫不支援外部資料處理。
安裝PliotGaea Python Module
pip install OViewPy
初始化Server物件
本章節為PliotGaea Python Module的起始點,在執行所有操作前須先初始化Server物件,提供Module取得Map Server資源的相關連線資訊。
from OViewPy.server import Server
# 綁定Server物件
server = Server(url="http://127.0.0.1:8080")
綁定Server物件後,即可取得Server相關資訊。
from OViewPy.server import Server
# 綁定Server物件
server = Server(url="http://127.0.0.1:8080")
# 取得目前Server版本
print("OView Map Server Version:",server.version)
# 取得WMTS URL
print("WMTS URL:",server.wmtsURL)
# 取得WMS URL
print("WMS URL:",server.wmsURL)
# 取得DoCommand URL
print("DoCommand URL:",server.docmdURL)
取得圖層列表
綁定Server物件後,可透過getLayerList
取得2D圖層列表詳細資訊。
亦可使用getOViewLayerList
取得3D圖層列表詳細資訊。
from OViewPy.server import Server
# 綁定Server物件
server = Server(url="http://127.0.0.1:8080")
layerList = server.getLayerList()
OViewLayerList = server.getOViewLayerList()
for list in layerList:
print("圖層名稱:",list["layername"],"圖層類別:",list["type"])
print("===========================================")
for list in OViewLayerList:
print("圖層名稱:",list["layername"],"圖層類別:",list["type"])
刪除圖層
如果想要刪除Server中已存在的圖層,可透過deleteLayer
與deleteOViewLayer
分別刪除2D及3D圖層。
注意!此刪除無法復原,請警慎使用。
from OViewPy.server import Server
# 綁定Server物件
server = Server(url="http://127.0.0.1:8080")
server.deleteLayer(layerName="ne_10m_lakes")
server.deleteOViewLayer(layerName="ModelSet")
上架圖層
將圖片上架至伺服器
透過saveImageToServer
可將圖片(JPG、PNG等)上架至Server
需特別注意,上架的圖片需在Server端目錄底下,並有相對應的World File,且確認圖層名稱不是已存在的圖層。
參數名稱 | Type | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|
imageFilePath | string | None | 圖片檔案位置 |
layerName | string | None | 上架後的圖層名稱 |
epsg | int | 4326 | 座標參考系統 |
from OViewPy.server import Server
from OViewPy.layer import Layer
from OViewPy.varstruct import GeoBoundary
from OViewPy.da import da
# 綁定Server物件
server = Server(url="http://127.0.0.1:8080")
# 綁定Layer物件
layer = Layer(server=server,layerName="Town_MOI")
boundary=GeoBoundary(147522.218692, 2422004.773002,
351690.114369, 2813163.248085)
# 取得圖片,取得成功會回傳圖片bytes資料
img = layer.getMapImage(
boundary=boundary,
crs="EPSG:3826",
width=512,
height=512,
format="image/png"
)
# 儲存圖片,並生成World File
da.saveImg(
img=img,
savePath=".",
imgName="testImage",
imgType="png",
worldFile=True,
boundary=boundary
)
# 將圖片上架至Server
server.saveImageToServer(
imageFilePath="D:\\NCHCProject\\jupyter_notebook\\testImage.png",
layerName="testImage",
epsg=3826
)
將SHP File上架至伺服器
透過saveVectorFileToServer
可將Shp File上架至Server
需特別注意,上架的Shp File需在Server端目錄底下,並確認圖層名稱不是已存在的圖層。
參數名稱 | Type | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|
VectorFilePath | string | None | Shp File位置 |
layerName | string | None | 上架後的圖層名稱 |
epsg | int | 4326 | 座標參考系統 |
from OViewPy.server import Server
from OViewPy.layer import Layer
from OViewPy.varstruct import GeoBoundary
from OViewPy.da import da
# 綁定Server物件
server = Server(url="http://127.0.0.1:8080")
# 綁定Layer物件
map = Layer(server=server, layerName="Town_MOI")
# 設定搜尋條件
sql = "County_ID==64"
# 取得向量資料
ret = map.getVectorEmtity(epsg=3826,sql=sql)
# 將向量資料存成SHP檔
da.saveAsShapeFile(sourceGeo=ret["geo"],sourceAttr=ret["attr"],fileName="TestShp_Kh")
# 將SHP檔上架至伺服器
server.saveVectorFileToServer(VectorFilePath="D:\\NCHCProject\\jupyter_notebook\\TestShp_Kh.shp",layerName="TestShp_Kh",epsg=3826)
Layer Module (2D Layer)
取得圖層物件
透過此Module,可以取得OView Map Server上發布的影像圖層及向量圖層。
第一個參數(server
)放置已綁定的Server物件,第二個參數(layerName
)放置要取得的圖層名稱。
from OViewPy.server import Server
from OViewPy.layer import Layer
# 綁定Server物件
server = Server(url="http://127.0.0.1:8080")
# 綁定Layer物件
layer = Layer(server=server,layerName="Town_MOI")
取得圖層物件後,即可透過getLayerInfo
取得圖層相關資訊。
from OViewPy.server import Server
from OViewPy.layer import Layer
# 綁定Server物件
server = Server(url="http://127.0.0.1:8080")
# 綁定Layer物件
layer = Layer(server=server,layerName="Town_MOI")
# 取得圖層資訊
layerInfo = layer.getLayerInfo()
print(layerInfo)
透過getMapImage
可取得給定範圍內的地圖圖片,此Function的參數如下:
參數名稱 | Type | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|
boundary | GeoBoundary | None | 欲取得圖片範圍。如未給值,將直接取得完整圖片。 |
width | int | 512 | 圖片寬度 |
height | int | 512 | 圖片高度 |
crs | string | EPSG:4326 | 座標參考系統 |
format | string | image/png | 圖片格式 |
from OViewPy.server import Server
from OViewPy.layer import Layer
from OViewPy.varstruct import GeoBoundary
from OViewPy.da import da
# 綁定Server物件
server = Server(url="http://127.0.0.1:8080")
# 綁定Layer物件
layer = Layer(server=server,layerName="Town_MOI")
# 取得圖片,取得成功會回傳圖片bytes資料
img = layer.getMapImage(
boundary=GeoBoundary(147522.218692, 2422004.773002,
351690.114369, 2813163.248085),
crs="EPSG:3826",
width=512,
height=512,
format="image/png"
)
# 顯示圖片
da.showImg(img)
如果圖層格式為向量圖層
,可透過getVectorEmtity
取得一定範圍內的向量資料。
此Function的參數如下:
參數名稱 | Type | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|
bound | GeoBoundary/GeoPolygon | None | 欲取得向量資料範圍。如未給值,將直接取得完整圖層向量資料。 |
epsg | int | 4326 | 座標參考系統 |
sql | strong | "" | 搜尋條件 |
from OViewPy.server import Server
from OViewPy.layer import Layer
from OViewPy.varstruct import GeoBoundary
# 綁定Server物件
server = Server(url="http://127.0.0.1:8080")
# 綁定Layer物件
map = Layer(server=server, layerName="Town_MOI")
# 設定搜尋條件
sql = "County_ID=64"
# 取得向量資料
ret = map.getVectorEmtity(epsg=3826,sql=sql)
print("Geo:", ret["geo"][0].ToDict())
print("Attr:", ret["attr"][0].ToDict())
Data Access Module
使用資料處理模組
此模組可將取得的資料轉換成Python常用的Numpy、Shapely等資料格式,以供開發者方便計算。
圖片(Bytes)與Numpy Array轉換
from OViewPy.server import Server
from OViewPy.layer import Layer
from OViewPy.varstruct import GeoBoundary
from OViewPy.da import da
import cv2
# 綁定Server物件
server = Server(url="http://127.0.0.1:8080")
# 綁定Layer物件
layer = Layer(server=server,layerName="Town_MOI")
# 取得圖片,取得成功會回傳圖片bytes資料
img = layer.getMapImage(
boundary=GeoBoundary(147522.218692, 2422004.773002,
351690.114369, 2813163.248085),
crs="EPSG:3826",
width=512,
height=512,
format="image/png"
)
# 將圖片轉換成Numpy Array
npArray = da.imgToNumPyArray(img)
# 透過cv2讀取Numpy Array
image = cv2.imdecode(npArray, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 處理成高斯模糊
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (51, 51), 0)
# 將處理後的圖片轉成jpg編碼
blurred = cv2.imencode('.jpg',blurred)[1]
# 將Numpy Array 轉回 Bytes格式
blurred = da.numPyArrayToImg(blurred)
# 顯示圖片
da.showImg(blurred)
# 儲存圖片
da.saveImg(img=blurred, savePath=".", imgName="高斯模糊", imgType="jpg")
向量格式轉換成Numpy Array
from OViewPy.server import Server
from OViewPy.layer import Layer
from OViewPy.varstruct import GeoBoundary
from OViewPy.da import da
# 綁定Server物件
server = Server(url="http://127.0.0.1:8080")
# 綁定Layer物件
map = Layer(server=server, layerName="Town_MOI")
# 設定範圍
geo = GeoBoundary(147522.218692, 2422004.773002,
351690.114369, 2813163.248085)
# 取得向量資料
ret = map.getVectorEmtity(bound=geo,epsg=3826)
# 將向量資料轉換成Numpy
npRet = da.vectorEmtityToNumPyArray(ret["geo"])
# 顯示資料類型
print(type(npRet[0]))
向量格式轉換成Shapely
from OViewPy.server import Server
from OViewPy.layer import Layer
from OViewPy.varstruct import GeoBoundary
# 綁定Server物件
server = Server(url="http://127.0.0.1:8080")
# 綁定Layer物件
map = Layer(server=server,layerName="Town_MOI")
# 設定範圍
geo = GeoBoundary(147522.218692, 2422004.773002,
351690.114369, 2813163.248085)
# 取得向量資料
ret = map.getVectorEmtity(bound=geo)
# 將向量資料轉換成Numpy
shpRet = da.vectorEmtityToShapely(ret["geo"])
# 顯示資料類型
print(type(shpRet[0]))
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