MapKit 地图上两点之间的距离(源码函数)

本文详细解读了MapKit中用于计算地图上两点间距离的源码函数,包括参数传递、坐标转换及距离计算公式,提供了一个实用的地理空间距离计算解决方案。

MapKit 地图上两点之间的距离(源码函数)


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 传入参数两点 及两对 latitude longitude,则返回以米为单位的 double 数值

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#define PI 3.1415926

double LantitudeLongitudeDist(double lon1,double lat1,

  double lon2,double lat2)

{

double er = 6378137; // 6378700.0f;

//ave. radius = 6371.315 (someone said more accurate is 6366.707)

//equatorial radius = 6378.388

//nautical mile = 1.15078

double radlat1 = PI*lat1/180.0f;

double radlat2 = PI*lat2/180.0f;

//now long.

double radlong1 = PI*lon1/180.0f;

double radlong2 = PI*lon2/180.0f;

if( radlat1 < ) radlat1 = PI/2 fabs(radlat1);// south

if( radlat1 > ) radlat1 = PI/2 fabs(radlat1);// north

if( radlong1 < ) radlong1 = PI*2 fabs(radlong1);//west

if( radlat2 < ) radlat2 = PI/2 fabs(radlat2);// south

if( radlat2 > ) radlat2 = PI/2 fabs(radlat2);// north

if( radlong2 < ) radlong2 = PI*2 fabs(radlong2);// west

//spherical coordinates x=r*cos(ag)sin(at), y=r*sin(ag)*sin(at), z=r*cos(at)

//zero ag is up so reverse lat

double x1 = er * cos(radlong1) * sin(radlat1);

double y1 = er * sin(radlong1) * sin(radlat1);

double z1 = er * cos(radlat1);

double x2 = er * cos(radlong2) * sin(radlat2);

double y2 = er * sin(radlong2) * sin(radlat2);

double z2 = er * cos(radlat2);

double d = sqrt((x1-x2)*(x1-x2)+(y1-y2)*(y1-y2)+(z1-z2)*(z1-z2));

//side, side, side, law of cosines and arccos

double theta = acos((er*er+er*er-d*d)/(2*er*er));

double dist  = theta*er;

return dist;//return 

}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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