Calcular puntos de control

Resumen

Calcula los puntos de control entre el dataset de mosaico y la imagen de referencia. A continuación, los puntos de control se pueden usar junto con los puntos de enlace para calcular los ajustes del dataset de mosaico.

Uso

• Si desea resultados de punto de control precisos, se recomienda la opción Tolerancia alta en el parámetro Similitud.

• Los puntos de control pueden combinarse con puntos de enlace mediante la herramienta Añadir puntos de control.

• Los puntos de control y los puntos de enlace se utilizan entonces dentro de la herramienta Calcular ajustes.

• Si tiene muchos elementos dentro del dataset de mosaico, el parámetro Entidades de imagen de salida no debe especificarse; de lo contrario el resultado puede tardar mucho tiempo en calcularse.

Sintaxis

ComputeControlPoints_management (in_mosaic_dataset, in_reference_images, out_control_points, {similarity}, {out_image_feature_points})

Parámetro	Explicación	Tipo de datos
in_mosaic_dataset	Dataset de mosaico de entrada que se va a utilizar para crear puntos de control.	Mosaic Dataset; Mosaic Layer
in_reference_images	Imágenes de referencia que se van a utilizar para crear puntos de control para el dataset de mosaico. Si tiene varias imágenes, cree un dataset de mosaico a partir de las imágenes y utilice el dataset de mosaico como referencia.	Raster Layer; Raster Dataset; Image Service; MapServer; WMS Map; Mosaic Layer; Internet Tiled Layer; Map Server Layer
out_control_points	La tabla de punto de control de salida. Esta tabla incluirá los puntos de control que fueron creados.	Feature Class
similarity (Opcional)	Elija el nivel de tolerancia para la concordancia de puntos de control. LOW —La tolerancia de similitud para buscar puntos de control será baja. Esta opción producirá el mayor número de puntos de control, pero algunos pueden tener un nivel de error más alto. MEDIUM —La tolerancia de similitud para buscar puntos de control será media. HIGH —La tolerancia de similitud para buscar puntos de control será alta. Esta opción producirá el menor número de puntos de control, pero cada par coincidente tendrá un nivel de error más bajo. Esta es la opción predeterminada.	String
out_image_feature_points (Opcional)	La tabla de puntos de entidad de imagen de salida. Esto se guardará como una clase de entidad poligonal. Esta salida puede ser bastante grande.	Feature Class

Ejemplo de código

Ejemplo 1 de ComputeControlPoints (ventana de Python)

Esta es una muestra de Python para la herramienta ComputeControlPoints.

import arcpy
arcpy.ComputeControlPoints_management("c:/block/BD.gdb/redQB", 
     "c:/block/BD.gdb/redQB_tiePoints", "HIGH",
     "c:/block/BD.gdb/redQB_mask", "c:/block/BD.gdb/redQB_imgFeatures")

Ejemplo 2 de ComputeTiePoints (secuencia de comandos independiente)

Esta es una muestra de la secuencia de comandos de Python para la herramienta ComputeControlPoints.

#compute control points

import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:/workspace"

#compute control points using a mask 
mdName = "BD.gdb/redlandsQB"
in_mask = "BD.gdb/redlandsQB_mask"
out_controlPoint = "BD.gdb/redlandsQB_tiePoints"
out_imageFeature = "BD.gdb/redlandsQB_imageFeatures"

arcpy.ComputeControlPoints_management(mdName, out_controlPoint, 
     "HIGH", in_mask, out_imageFeature)

Entornos

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