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(自用)本人写的测绘专业课作业代码合集

Reason this release was yanked:

安装不了

Project description

测绘百宝箱

该程序是本人在测绘专业课上写的作业的一个合集,主要用于自用,不保证代码运行准确性,仅供参考和测绘学习使用,由于使用该库引发的各种问题本人概不负责,如果能帮助到各位还请大家给个star,也欢迎大家对库内容进行修改。

请注意,由于GDAL库存在奇怪的问题,如果安装不上去,请使用管理员权限或者用conda安装

主要功能

测绘计算

  • 高斯投影:实现高斯正算和反算,支持将经纬度坐标转换为高斯平面坐标,以及将高斯平面坐标转换回经纬度坐标。
  • 交会测量:包含测边交会、测角交会和边角交会等多种交会测量方法,用于确定未知点的平面位置。
  • 坐标变换:支持大地坐标、平面坐标等多种坐标系统的变换,满足不同应用场景下的坐标转换需求。

地理信息处理

  • 断面计算:提供纵断面和横断面的计算功能,能够根据给定的高程点数据生成断面图并计算面积。
  • 图幅编号:实现图幅编号的计算和生成,支持多种比例尺的图幅编号。
  • 泰森多边形:基于给定的点数据生成泰森多边形,可用于空间分析和区域划分。(该功能目前暂时没开发完全)

图像处理

  • 点云去噪:采用统计方法对点云数据进行去噪处理,提高数据质量。
  • 后方交会:利用像片控制点进行后方交会计算,确定像片的外方位元素。
  • 图像配准:提供图像配准功能,能够将不同来源的图像进行精确配准。

###磁场计算,计算带电正N边形磁场强度

使用指南

安装

您可以通过以下命令安装本库:

pip install 测绘百宝箱

帮助

在引入库后,运行print(cehuibaibaoxiang.help)即可得到帮助

示例代码

高斯正算

from 测绘百宝箱 import GaussForward

# 创建高斯正算对象
gauss_forward = GaussForward(B1=30.0, L1=110.0, s12=1000.0, A12=90.0)

# 执行高斯正算
x, y = gauss_forward.forward_gauss()

print(f"高斯平面坐标: x = {x}, y = {y}")

测边交会

from 测绘百宝箱 import SideIntersection

# 创建测边交会对象
side_intersection = SideIntersection(x1=100.0, y1=200.0, x2=300.0, y2=400.0, sa=250.0, sb=300.0)

# 执行测边交会计算
xp, yp = side_intersection.calculate()

print(f"未知点坐标: xp = {xp}, yp = {yp}")

项目依赖

本项目依赖以下库:

  • NumPy
  • Matplotlib
  • GDAL
  • SciPy
  • Pandas
  • OpenCV-Python

贡献指南

欢迎广大开发者参与本项目的开发和改进。如需贡献代码,请按照以下步骤进行:

  1. 叉取本项目仓库。
  2. 在本地克隆叉取的仓库。
  3. 创建新的分支进行开发。
  4. 提交代码并发起 Pull Request。

许可证

本项目采用 MIT License 许可证,具体内容详见 LICENSE 文件。

Project details


Download files

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Source Distribution

cehuibaibaoxiang-0.1.3.1.tar.gz (23.4 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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cehuibaibaoxiang-0.1.3.1-py3-none-any.whl (23.5 kB view details)

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File details

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  • Download URL: cehuibaibaoxiang-0.1.3.1.tar.gz
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  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.13.0

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Algorithm Hash digest
SHA256 1fcea4cc5a9309e8675649cef9e11def81ec0fdf919e2c93c200770ae80db586
MD5 1141382f8ac725b41ab0dceab4068d68
BLAKE2b-256 0debddf94c4d16922fd1fcc5041f37e9aff497f9bd115788bece6d2e92a8d48c

See more details on using hashes here.

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Algorithm Hash digest
SHA256 93869fc6633eadd869b513cbd5d1233c29d6377c6ee9c785bf23fd7085922e5d
MD5 5a8fa821ba021ea7ea51842ea329d6b6
BLAKE2b-256 c2fcdff73eae711a044ad3d601dcb76d6e81c09bdb923d0961db1de4e4aa48ef

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