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SuperMap iObjects Python

Project description

SuperMap iObjects Python ( iObjectsPy ) 10.2.0 版本

1 简介

iObjectsPy 是 SuperMap iObjects Python 的简称。通过 iObjectsPy,用户可以直接使用 Python 语言操作 SuperMap 各种空间数据。

iObjectsPy 提供空间数据导入导出、投影转换、地图制图、矢栅数据处理与分析、空间统计分析、机器学习等功能,帮助用户使用脚本进行空间数据快速处理和分析。

2 功能模块结构

  • data 模块支持数据创建、管理和组织,包括工作空间、数据源、数据集、记录集、要素对象、几何对象等的创建和管理。

  • enums 模块提供基本的枚举对象,包括数据源引擎类型、数据集类型等。

  • env 模块提供全局参数设置,包括空间分析和数据处理使用大内存模式, 设置并行线程数等。

  • conversion 模块支持常用数据格式导入和导出操作,包括 shp、mif、cad等矢量数据,tif、img、png等栅格和影像数据。导入矢量数据和栅格数据到 SuperMap 数据源,以及将 SuperMap 数据源导出为外部矢量数据或栅格数据等功能。

  • analyst 模块支持空间数据处理和分析的能力,包括缓冲区分析、叠加分析等矢量数据处理与分析方法,密度分析、插值分析等栅格数据处理与分析方法,空间自相关、空间热点、空间抽样、空间回归等空间统计分析方法,以及二维、三维网络分析方法等。

  • ml 模块支持AI GIS相关能力,包括地址要素识别,倾斜摄影建筑物底面提取,影像数据目标检测、二元分类、地物分类、场景分类、对象提取,图片数据目标检测、图片分类,图时空回归功能;支持数据集(Dataset)与numpy、pandas的转换;支持基于深度学习的人工智能GIS完整工作流程,包括支持样本数据制作、模型训练、模型推理、模型评估。

3 产品包结构

3.1. iobjectspy 目录

库文件所在目录

3.2 examples 目录

范例程序源码,供用户了解熟悉接口使用方式,根据功能模块分别提供以下几部分示例:

analyst:矢量、栅格、空间统计等空间分析示例代码(包括地址匹配、密度聚类、栅格裁剪、密度分析、叠加分析等)。
data:数据导入、导出等示例代码
map:地图相关示例代码

3.3 data 目录

范例数据,供范例程序使用:
Address.udbx:供范例程序地址匹配功能使用的UDBX数据源

China400.udbx:供范例程序密度聚类功能使用的UDBX数据源

example_data.udbx:供范例程序共用的UDBX数据源

example_dbscan.udbx:供范例程序密度聚类功能使用的UDBX数据源

mapmatching.udbx:供范例程序地图匹配功能使用的UDBX数据源

tracks.udbx:供范例程序example_dataset_convertor.py 数据集类型转换功能使用的UDBX数据源

world.udbx:供范例程序拓扑构面功能使用的UDBX数据源

County_p.shp:供数据导入使用的矢量数据文件

multibands.img:供数据导入使用的影像数据文件

dem.npy:供NumPy数据交互使用的NumPy文件

3.4 doc 目录

Python接口说明,供开发人员查阅.

3.5 lib 目录

包含SuperMap iObjects Python 产品功能依赖的 SuperMap iObjects Java 组件包 objectsjava 。

3.6 licenses 目录

提供机器学习功能开源代码的许可。

3.7 AI依赖文件

如需使用AI相关功能,需要通过conda建立虚拟环境在线安装相关依赖:

如需使用CPU进行深度学习(默认):

conda env create -f requirements-conda-cpu.yml

如需使用GPU进行深度学习(性能更优), 需自行安装 CUDA 10.1 及对应 cuDNN,并建议安装(更新)最新显卡驱动:

conda env create -f requirements-conda-gpu.yml

4 产品安装

4.1 支持环境

Python 3.5+

SuperMap iObjects Java 10.2.0

4.2 许可说明

4.2.1 普通许可

SuperMap iObjects Python 使用 SuperMap GIS 10i 系列产品许可用于验证产品的可用性。针对 Windows 平台,提供 SuperMap 许可中心(SuperMap License Center)对许可进行配置和管理;在 Linux 平台,提供命令行方式配置许可。

在 Windows 和 Linux 操作系统下,SuperMap GIS 10i 系列产品均提供两种许可:试用许可和正式许可,其中正式许可又分为软许可和硬件许可。

试用许可 SuperMap GIS 10i 系列产品默认提供了90天的试用许可,您也可以在线申请试用许可,申请地址:https://www.supermapol.com/web/pricing/triallicense

用户只要安装了 SuperMap GIS 10i 系列产品,并在 Windows 平台部署 SuperMap 许可中心,或在 Linux 平台安装许可驱动 ,就可以查看到对应的产品的试用许可状态。   

正式许可 正式许可的提供形式有两种:软许可和硬件许可。

  1. 软许可,是以离线或在线方式获得合法的软件运行许可,激活到本机,即可生效。软许可分为单机软许可和网络软许可。如果激活单机软许可,则只能为本机提供许可服务;如果激活网络软许可,则可以为当前网络中的计算机提供许可服务。注意,在许可服务器上激活网络软许可后,无法转移该网络软许可。

  2. 硬件许可,是以硬件加密锁(简称“硬件锁”)的形式获得合法的软件运行许可。

您可以联系相关销售人员购买正式许可。

4.2.2 Web许可

SuperMap GIS 产品从10i 系列开始支持 Web 许可,Web许可是一种适配云环境的许可方式。要使用 Web 许可,您需要连接到可用的 Web 版许可中心。在连接到 Web 版许可中心后,通过 Web 版许可中心授权获得许可。

许可获取方式 正式版 Web 许可请联系销售获取,试用版许可可以在线申请获取,申请地址:https://www.supermapol.com/web/pricing/triallicense。

使用 Web 许可

  1. 配置 Web 版许可中心 您可以从超图技术资源中心下载 Web 版许可中心的安装包,地址为 http://support.supermap.com.cn/DownloadCenter/ProductPlatform.aspx。 Web 版许可中心安装包中提供的 Readme 文档将为您介绍 Web 版许可中心安装和使用的流程,您可以参照该文档安装和使用 Web版许可中心。
  2. 启用 Web 许可 Web 许可的激活在 Web 版许可中心进行,具体请参考 Web 版许可中心产品包中的 Readme 文档。
  3. 配置许可环境 在环境变量中配置 BS_LICENSE_SERVER=[本机ip]:9183,如 Linux中
export BS_LICENSE_SERVER=192.168.3.3:9183

windows中

set BS_LICENSE_SERVER=192.168.3.3:9183

代码中

System.setProperty("BS_LICENSE_SERVER","192.168.3.3:9183")

Note:
1、 激活 Web 许可时,请确认 iObjects Python 所在机器上没有其他的许可(正式许可、试用许可),如有其他许可将优先使用其他许可。 2、 按核许可的拆分/合并: 若您使用的是按核计算的运行许可,在连接到许可中心后,许可中心会校验 iObjects Python 所在机器的核数,如果机器的核心数小于/等于 Web 许可中心里可用的按核许可的核心数,则 Web 许可中心将为机器进行许可授权,按核许可的启用参见启用按核许可。授权后,许可中心的按核许可的可用核数会相应少: 授权后许可中心的按核许可的可用核数 = 许可中心的按核许可原有可用核数 - 机器核数。

4.3 安装说明

(1) 安装 Python 3.5.0 或以上版本

(2) 执行安装包内的 setup.py 脚本,命令为: python setup.py install

(3) 如需使用AI相关功能,还需要配置机器学习资源包(Machine Learning Resources),并通过 conda 在线安装相关依赖:

  • 在官网下载 SuperMap iObjects Python Machine Learning Resources 10i 机器学习资源包,解压到iobjectspy根目录即可。资源包内包含示例模型、示例程序、示例文件、训练配置文件及训练所需的主干网络模型等。

  • conda 环境配置:使用conda env create -f requirements-conda-cpu.yml建立iobjectspy虚拟环境。

    • requirements-conda-cpu.yml: 如需使用CPU进行机器学习(默认)
    • requirements-conda-gpu.yml: 如需使用GPU进行机器学习(性能更优)

(4) 安装 Java 8 或以上版本

(5) 安装 SuperMap iObjects Java 组件,注意使用与产品包相对应的组件版本,依赖的最低版本为 10.2.0.18927.82297。

  • Windows 用户,可以通过以下任一方式配置 SuperMap iObjects Python 使用的 SuperMap iObjects Java 组件(这里的E:\SuperMap\iObjects\Bin_x64可修改为你的java_bin目录):

    1. 将 SuperMap iObjects Java 组件的 Bin 目录设置到 Path 变量。

    2. 在安装完 SuperMap iObjects Python 后,在 cmd 命令行中执行 "iobjectspy set-iobjects-java E:\SuperMap\iObjects\Bin_x64",通过这种方式,必须确保 Python 的 Scripts 目录在 PATH 环境中,或者直接在 Scripts 目录下执行。

    3. 启动 python 窗口,执行以下代码:

    import iobjectspy
    iobjectspy.set_iobjects_java_path(r'E:\SuperMap\iObjects\Bin_x64')
    

    需要注意的是,通过方式 2 和 3 配置 SuperMap iObjects Java 组件,会将指定的 SuperMap iObjects Java 组件目录配置到 iobjectspy 库目录下的 evn.json 文件中,这样,用户无需多次设置,但在升级 SuperMap iObjects Java 组件版本时,需要再次通过 2 或 3 执行。

  • Linux 用户,可以通过以下方式配置 SuperMap iObjects Python 使用的 SuperMap iObjects Java 组件(这里的/home/user/iobjects-java/bin可修改为你的java_bin路径):

    1. 将 SuperMap iObjects Java 组件的 Bin 直接设置到 /opt/SuperMap/iobjects/1010/Bin

    2. 将 SuperMap iObjects Java 组件的 Bin 设置在环境变量中

    • export LD_LIBRARY_PATH=/home/user/iobjects-java/bin:$LD_LIBRARY_PATH
    1. 在安装完 SuperMap iObjects Python 后,在 cmd 命令行中执行 iobjectspy set-iobjects-java /home/user/iobjects-java/bin

    2. 启动 python 窗口,执行以下代码::

    import iobjectspy
    iobjectspy.set_iobjects_java_path('/home/user/iobjects-java/bin(可修改为你的java_bin路径)')
    

    需要注意的是,通过方式 3 和 4 配置 SuperMap iObjects Java 组件,会将指定的 SuperMap iObjects Java 组件目录配置到 iobjectspy 库目录下的 evn.json 文件中,这样,用户无需多次设置,但在升级 SuperMap iObjects Java 组件版本时,需要再次通过 3 或 4 执行。所以需要确保当前操作对 iobjectspy 安装目录有写入权限(可以通过使用 root 用户权限执行命令)。

(6) 完成后,可通过执行examples目录中的示例代码验证是否安装成功。 AI功能的介绍及操作可参考文档:《SuperMap 10i空间机器学习技术与产品介绍》

4.3 在线帮助

在线帮助文档,请参考http://iobjectspy.supermap.io

5 版本历史

10.2.0 - 2021-09
10.1.2 - 2021-03
10.1.1 - 2020-12
10.1.0 - 2020-09 
10.0.1 - 2019-12
10.0.0 - 2019-10
9.1.2 - 2019-05 
9.1.1 - 2018-12  
9.1.0 - 2018-09

Project details


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Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

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