研究Google maps及51ditu的图片切割及存储方法

最新推荐文章于 2011-01-24 10:43:00 发布
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本文探讨了Google Maps及51ditu的地图图片切割方法与存储方案，深入分析了这两种地图服务如何高效地处理大量地理信息数据。
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Google Earth数据存储、管理、表现及开发机制
WallSky的专栏
10-17 3524
Google Earth数据存储、管理、表现及开发机制 一、    Google Earth（Map）介绍 1.1    Google Earth介绍 在众多的地理信息服务提供商中，Google是较早提供服务的一个，其他有如ESRI这样的巨头，也有中国的灵图。但凭借着提供优质、高效、高性价比服务的理念和Google自身的巨大影响力，Google推出的Google Earth和Google
整合google,51ditu和mapbar的地图API
09-14
google地图 //api说明 http://code.google.com/intl/zh-CN/apis/maps/documentation/index.html //类参考文档 http://code.google.com/intl/zh-CN/apis/maps/documentation/reference.html 51地图 //api说明 ...
Google maps及51ditu的图片切割及存储方法2
maniacbin
06-09 583
关于51ditu<br /><!--[if !supportLists]-->1.         <!--[endif]-->缩放等级<br />使用的比例级别总共有0-12级共13个级别，他们和实际的比例尺的对应关系分别是：<br />0级 -------------------- 1:2,500<br />1级 -------------------- 1:5,000<br />2级 -------------------- 1:10,000<br />3级 --------------------
研究Google maps及51ditu的图片切割及存储方法(转)
GunGunSeeBlood的专栏
11-01 1101
说明：个人见解，可能与实际实现不同，更或者观点有错误之处，敬请注意！Google maps切割方法1.         缩放等级与图幅数       Google maps的缩放等级是0-17共18个等级，比例尺与缩放等级是成反比的（比例尺越大地图越详细），其第17等级只有一幅世界地图，某一等级下所含地图数的计算公式为 2^(17-n)^2（n为缩放等级）。2.    
Google maps及51ditu的图片切割及存储方法
冷月宫主的专栏
04-03 1297
说明：个人见解，可能与实际实现不同，更或者观点有错误之处，敬请注意！Google maps切割方法1.         缩放等级与图幅数       字串6 Google maps的缩放等级是0-17共18个等级，比例尺与缩放等级是成反比的（比例尺越大地图越详细），其第17等级只有一幅世界地图，某一等级下所含地图数的计算公式为 2^(17-n)^2（n为缩放等级）。 字
[转]Google maps图像分割方法探索与分析
cnhome的专栏
05-06 1872
很巧，在网上看到了很多朋友的关于google map的讨论。于是转录了这篇文章，算是学习吧。 转自：http://blog.youkuaiyun.com/pslstar/archive/2008/11/02/3206596.aspx  1.比例尺与缩放等级    a。地图1：100 ——1：10000万    b。卫星1：10 ——1：10000万    c。地形1
Google maps切割方法
tianyu的专栏 - Linux site:blog.youkuaiyun.com/wishfly
08-03 4675
说明：个人见解，可能与实际实现不同，更或者观点有错误之处，敬请注意，并愿高手不吝赐教！本文由Andrew.Wang最初发表于http://blog.youkuaiyun.com/AndyDevelope/archive/2006/07/20/948221.aspxGoogle maps切割方法1.         缩放等级与图幅数       Google maps的缩放等级是0-17共18个
Google maps图像分割方法探索与分析
renyucheng的专栏
05-10 763
1.比例尺与缩放等级     a。地图 1：100 ——1：10000万     b。卫星 1：10 ——1：10000万     c。地形 1：100 ——1：10000万 20个等级，从下至上，依次编号为0，1，2，3，4，5，6..19。 对应比例尺依次增大，图幅数依次增加，缩小成像，可以扩大视野范围。 随着在线时间的增长，最大比例尺会减小，比如1：10-&gt;1：20-...
Google Earth & Google Map ——数据存储、管理、表现及开发机制 -转载
weixin_34114823的博客
01-24 365
原文地址：http://hi.baidu.com/wutaof509/blog/item/f1beaf0b9c7f473ce924888d.html/cmtid/41e223d70c17c10fa18bb7cb 一、 Google Earth（Map） 介绍1.1 Google Earth介绍在众多的地理信息服务提供商中，Google是较早提供服务的一个，...
Google Maps API.pdf
08-14
### Google Maps API 知识点概述 #### 一、Google Maps API 概念与功能介绍 Google Maps API 是一种强大的工具集，它允许开发者在自己的网站或应用中嵌入并定制 Google 地图。该 API 提供了一系列的功能，使得...
实现51ditu地图定位调用及样式定制
根据提供的文件信息，以下是关于“地图定位调用51ditu”的知识点详细说明： 标题：“地图定位调用51ditu”指的是如何在软件应用或网站中集成51ditu地图服务API来实现地图显示、地理位置定位等功能。 描述：“实现...
51ditu地图API开发文档与使用范例
本文档作为51ditu Maps API的范例文档，提供了多个实际使用场景的示例代码，帮助开发者更好地理解和掌握API的使用方法。同时，文档中还附带了详细的API参考手册（如mapsapi.chm文件），其中包含了各个类、方法、参数...
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
12-18
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）
最新发布
12-18
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）
12-18
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
STM32F407-RT-Thread-CAN工程代码
12-18
STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.
安卓应用源码Android闹钟源码
12-18
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