Вычислить опорные точки

Краткая информация

Данный инструмент производит расчет опорных точек между набором данных мозаики и контрольным изображением. Опорные точки могут использоваться совместно со связующими точками, чтобы вычислить трансформацию набора данных мозаики.

Использование

• Если вы хотите уточнить результаты контрольных точек, рекомендуется использовать опцию Высокий допуск (High tolerance) для параметра Сходство (Similarity).

• Контрольные точки могут быть объединены со связующими точками с помощью инструмента Присоединить опорные точки (Append Control Points).

• Контрольные точки и связующие точки могут затем быть использованы в качестве входных данных для инструмента Вычислить уравнивания (Compute Adjustments).

• Если ваш набор данных мозаики содержит очень много элементов, то вам лучше не использовать параметр Объекты выходного изображения (Output Image Features), поскольку процесс обработки будет долгим.

Синтаксис

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

Параметр	Объяснение	Тип данных
in_mosaic_dataset	Входной набор данных мозаики, который будет применяться для расчета контрольных точек.	Mosaic Dataset; Mosaic Layer
in_reference_images	Опорное изображение, которое будет применяться для расчета контрольных точек вашего набора данных мозаики. Если у вас есть несколько изображений, создайте из них набор данных мозаики, а затем используйте его в качестве опорного изображения.	Raster Layer; Raster Dataset; Image Service; MapServer; WMS Map; Mosaic Layer; Internet Tiled Layer; Map Server Layer
out_control_points	Выходная таблица опорных точек. В этой таблице будут содержаться контрольные точки, созданные данным инструментом.	Feature Class
similarity (дополнительно)	Выберите уровень допуска для сопоставления контрольных точек. LOW —Допуск сходства для совпадения контрольных точек будет низким. Эта опция создаст контрольные точки по наибольшему сходству, но некоторые совпадения могут иметь более высокий уровень ошибки. MEDIUM —Допуск сходства для совпадения контрольных точек будет средним. HIGH —Допуск сходства для совпадения контрольных точек будет высоким. Эта опция создаст контрольные точки по наименьшему сходству, но каждая совпавшая пара будет иметь низкий уровень ошибки. Это значение используется по умолчанию.	String
out_image_feature_points (дополнительно)	Выходная таблица точек объектов изображения. Она будет сохранена как класс полигональных объектов. Эти выходные данные могут быть достаточно ёмкими.	Feature Class

Пример кода

ComputeControlPoints , пример 1 (окно Python)

Это – пример Python для инструмента 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")

ComputeTiePoints, пример 2 (автономный скрипт)

Это – скрипт Python для инструмента 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)

Параметры среды

• Текущая рабочая область (Current Workspace)

Отзыв по этому разделу?