Сопоставить опорные точки (Инструменты Reality Mapping)

Краткая информация

Создает сопоставленные связующие точки для заданной наземной опорной точки и начальной связующей точки в одном из перекрывающихся изображений.

Процесс блочного уравнивания в Reality mapping часто включает добавление наземных опорных точек для более точного уравнивания. Одна наземная опорная точка обычно ассоциируется со связующей точкой на каждом из перекрывающихся изображений. Если для одной наземной опорной точки имеется несколько перекрывающихся изображений, создание связующих точек для каждого изображения является трудоемким процессом.

Использование

Если набор входных опорных точек не содержит наземной опорной точки, инструмент работать не будет.
Если набор входных опорных точек содержит наземные опорные точки, но в нем нет начальной связующей точки, инструмент работать не будет.
Если не найдены соответствующие связующие точки, набор входных опорных точек останется без изменений, появится сообщение, что новые связующие точки не найдены.
Набор входных опорных точек может быть строковым объектом JSON в виде списка точек, как показано ниже.

Набор входных опорных точек

<!--```json [ { "poinId": , "x": "y": "z": "xyAccuracy": "zAccuracy": "spatialReference":{}, // default WGS84 "imagePointSpatialReference": , // default ICS "imagePoints": [ {"imageId": "x": "y": }, … ] } ]

Подпись	Объяснение	Тип данных
Входной набор данных мозаики	Набор данных мозаики, содержащий исходные изображения, по которым создаются связующие точки.	Mosaic Dataset; Mosaic Layer
Входные опорные точки	Входной набор опорных точек, который содержит список наземных опорных точек и как минимум одну начальную связующую точку для каждой наземной опорной точки.	File; Feature Class; Feature Layer; String
Выходная таблица опорных точек	Выходные объекты опорных точек, которые содержат наземные опорные точки.	Feature Class
Сходство (Дополнительный)	Задает уровень сходства для сопоставления связующих точек. Низкое сходство–Критерий сходства для двух сопоставляемых точек будет низким. Эта опция создаст пары точек с наилучшим сопоставлением, но некоторые совпадения могут иметь более высокий уровень ошибки. Среднее сходство–Критерий сходства для двух сопоставляемых точек будет средним. Высокое сходство–Критерий сходства для двух сопоставляемых точек будет высоким. Эта опция создаст наименьшее число сопоставленных точек, но каждая пара будет иметь низкий уровень ошибки.	String

arcpy.rm.MatchControlPoints(in_mosaic_dataset, in_control_points, out_control_points, {similarity})

Имя	Объяснение	Тип данных
in_mosaic_dataset	Набор данных мозаики, содержащий исходные изображения, по которым создаются связующие точки.	Mosaic Dataset; Mosaic Layer
in_control_points	Входной набор опорных точек, который содержит список наземных опорных точек и как минимум одну начальную связующую точку для каждой наземной опорной точки.	File; Feature Class; Feature Layer; String
out_control_points	Выходные объекты опорных точек, которые содержат наземные опорные точки.	Feature Class
similarity (Дополнительный)	Задает уровень сходства для сопоставления связующих точек. `LOW`–Критерий сходства для двух сопоставляемых точек будет низким. Эта опция создаст пары точек с наилучшим сопоставлением, но некоторые совпадения могут иметь более высокий уровень ошибки. `MEDIUM`–Критерий сходства для двух сопоставляемых точек будет средним. `HIGH`–Критерий сходства для двух сопоставляемых точек будет высоким. Эта опция создаст наименьшее число сопоставленных точек, но каждая пара будет иметь низкий уровень ошибки.	String

Пример кода

MatchControlPoints, пример 1 (окно Python)

Пример скрипта Python для инструмента MatchControlPoints.

import arcpy
mdpath = "c:/omproject/dronecollection.gdb/droneimgs"
initpointset = "c:/omproject/initialgcpset.json"
arcpy.rm.MatchControlPoints(mdpath, initpointset, out_control_points="c:/omproject/matchedpointsets.shp", similarity="HIGH")

MatchControlPoints, пример 2 (автономный скрипт)

Пример скрипта Python для инструмента MatchControlPoints.

import arcpy
import json
mdpath = "c:/omproject/dronecollection.gdb/droneimgs"
initpointset = [
    {
        "x": -117.21684675264804,
        "y": 34.052400694386705,
        "z": 123,
        "pointId": 1,
        "imagePoints": [
            {
                "imageID": 7,
                "x": -5635883367.549803,
                "y": -26485513430.170017,
                "u": -5635883367.549803,
                "v": -26485513430.170017
            }
        ]
    }
]
arcpy.rm.MatchControlPoints(
        mdpath, in_control_points=json.dumps(initpointset), out_control_points="c:/omproject/matchedpointsets.shp", similarity="HIGH")

Параметры среды

Текущая рабочая область, Коэффициент параллельной обработки

Информация о лицензировании