Краткая информация
Производит расчет связующих точек между перекрывающимися элементами набора данных мозаики. Затем связующие точки применяются для процесса уравнивания в наборе данных мозаики.
Использование
Связующие точки могут быть объединены с опорными точками с помощью инструмента Присоединить опорные точки.
Связующие точки и дополнительные опорные точки могут затем быть использованы в качестве входных данных для инструмента Вычислить уравнивание блоков.
Если ваш набор данных мозаики содержит много элементов, то вам лучше не использовать параметр Объекты выходного изображения, поскольку процесс обработки будет долгим.
Синтаксис
ComputeTiePoints_management (in_mosaic_dataset, out_control_points, {similarity}, {in_mask_dataset}, {out_image_features}, density, distribution, location_accuracy)
Параметр | Объяснение | Тип данных |
in_mosaic_dataset | Входной набор данных мозаики, который будет применяться для расчета связующих точек. | Mosaic Layer; Mosaic Dataset |
out_control_points | Выходная таблица опорных точек. В этой таблице будут содержаться связующие точки, созданные данным инструментом. | Feature Class |
similarity (Дополнительный) | Выберите уровень допуска для сопоставления связующих точек.
| String |
in_mask_dataset (Дополнительный) | Класс полигональных объектов, который используется для исключения областей, которые вы не хотите использовать в расчете контрольных точек. Поле с именем mask может контролировать включение или исключение областей. Значение 1 говорит о том, что области, ограниченные полигонами (внутри) будут исключены из обработки. Значение 2 говорит о том, что области, ограниченные полигонами (внутри) будут использоваться в обработке, а все остальные области будут исключены. | Feature Layer |
out_image_features (Дополнительный) | Выходная таблица точек объектов изображения. Она будет сохранена как класс полигональных объектов. Эти выходные данные могут быть достаточно ёмкими. | Feature Class |
density | Количество создаваемых связующих точек.
| String |
distribution | Определяет, будет ли у выходных точек нормальное или случайное распределение.
| String |
location_accuracy | Выберите ключевое слово, которое лучше всего будет описывать точность изображений.
| String |
Пример кода
ComputeTiePoints, пример 1 (окно Python)
Пример скрипта Python для инструмента ComputeTiePoints.
import arcpy
arcpy.ComputeTiePoints_management("c:/workspace/BD.gdb/redQB",
"c:/workspace/BD.gdb/redQB_tiePoints", "MEDIUM")
ComputeTiePoints, пример 2 (автономный скрипт)
Это пример автономного скрипта Python для выполнения инструмента ComputeTiePoints.
#compute tie points
import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:/workspace"
#Compute tie points for a mosaic dataset
mdName = "BD.gdb/redlandsQB"
out_tiePoint = "BD.gdb/redlandsQB_tiePoints"
arcpy.ComputeTiePoints_management(mdName, out_tiePoint, "MEDIUM")
Параметры среды
Информация о лицензиях
- ArcGIS Desktop Basic: Нет
- ArcGIS Desktop Standard: Да
- ArcGIS Desktop Advanced: Да