计算控制点

摘要

计算镶嵌数据集与参考图像之间的控制点。控制点可与连接点一起用于计算镶嵌数据集的校正。

用法

• 建议使用相似参数的高容差选项来精确控制点结果。

• 可使用追加控制点工具将连接点与控制点相结合。

• 随后将在计算校正工具中使用控制点和连接点。

• 如果镶嵌数据库有许多项，则不应指定输出影像要素参数，否则将花费很长时间计算结果。

语法

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

参数	说明	数据类型
in_mosaic_dataset	将用于创建控制点的输入镶嵌数据集。	Mosaic Dataset; Mosaic Layer
in_reference_images	将用于为镶嵌数据集创建控制点的参考图像。如果您有多个图像，则从图像创建镶嵌数据集，然后将镶嵌数据集用作参考。	Raster Layer; Raster Dataset; Image Service; MapServer; WMS Map; Mosaic Layer; Internet Tiled Layer; Map Server Layer
out_control_points	输出控制点表。该表包含已创建的控制点。	Feature Class
similarity (可选)	选择控制点匹配的容差等级。 LOW —查找控制点的相似容差等级为低级。该选项所产生的控制点最多，但是一些控制点的误差等级可能会较高。 MEDIUM —查找控制点的相似容差等级为中级。 HIGH —查找控制点的相似容差等级为高级。该选项所产生的控制点最少，但是每个匹配连接点对的误差等级都较低。这是默认设置。	String
out_image_feature_points (可选)	输出影像要素点表。该表将保存为面要素类。该输出数据量可能非常大。	Feature Class

代码实例

ComputeControlPoints 示例 1（Python 窗口）

这是 ComputeControlPoints 工具的 Python 示例。

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")

计算连接点 (ComputeTiePoints) 示例 2（独立脚本）

这是 ComputeControlPoints 工具的 Python 脚本示例。

#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)

环境

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