Google Maps API 进级:通过XML文档加载Gpolyline或者Gpolygon

本文介绍如何使用XML文档来定义并加载GPolyline和GPolygon对象到Google Maps中,包括XML文件的设计规范、获取及解析XML文档的方法,并提供了具体的JavaScript实现代码。
转自: http://hi.baidu.com/xfm_zhr/blog/item/20e2e6f99c723e5e242df229.html

1.       通过XML文档加载Gpolyline或者Gpolygon

基本思路:

a.       设计规范明确的XML文档。该文档在后台修改维护。

b.       获取XML文档。

c.       解析XML文档,生成对应的Gpolyline或者Gpolygon对象。

d.       将生成的对象在GoogleMaps上进行处理。

具体示例代码:

XML文档的设计示例

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<overlays>

<!--

point节点的lat,lng属性 分别代表经纬度

-->

<!--

polyline节点的color属性代表边线颜色

               width属性代表边线宽度

               opacity属性代表边线透明度

-->

<polyline color="#FF0000" width="8" opacity="0.5">

   <point lat="43.6" lng="110" />

   <point lat="35.8" lng="119" />

   <point lat="37.9" lng="102" />

</polyline>

 

<polyline color="#0000FF" width="6" opacity="0.5">

   <point lat="42" lng="120" />

   <point lat="45.8" lng="125" />

   <point lat="37.9" lng="126" />

   <point lat="47.9" lng="130" />

</polyline>

 

 

<!--

polygon节点的 color属性代表边线颜色

               width属性代表边线宽度

               opacity属性代表边线透明度

               fillcolor属性代表填充颜色

               fillopacity属性代表填充透明度

-->

<polygon color="#008800" width="4" alpha="0.8" fillcolor="#FF00FF" fillopacity="0" >

   <point lat="39" lng="105" />

   <point lat="43" lng="118" />

   <point lat="35" lng="125" />

   <point lat="31" lng="116" />

   <point lat="36" lng="106" />

   <point lat="39" lng="105" />

</polygon>

 

<polygon color="#000000" width="2" alpha="1" fillcolor="#FF00FF" fillopacity="1" >

   <point lat="27" lng="100" />

   <point lat="30" lng="100" />

   <point lat="30" lng="105" />

   <point lat="27" lng="105" />

   <point lat="27" lng="100" />

</polygon>

 

</overlays>

获取XML文档示例

   

    function loadXmlData(xmlfile)

    {

      //创建GXmlHttp

      var request = GXmlHttp.create();

      request.open("GET", xmlfile, true);

      request.onreadystatechange = function() {

        if (request.readyState == 4) {

          var xmlDoc = request.responseXML;

         

          // ========= 获取polyline节点 ===========

          var polylines = xmlDoc.documentElement.getElementsByTagName("polyline");

          // 处理每一个节点

          for (var i = 0; i < polylines.length; i++)

          {

            addPolyline(polylines[i]);

          }

          // ========= 获取polylgon节点 ===========

          var polygon = xmlDoc.documentElement.getElementsByTagName("polygon");

          // 处理每一个节点

          for (var i = 0; i < polylines.length; i++)

         {

            addPolygon(polygon[i]);

          }

          // ================================================

        }

      }

      request.send(null);

}

解析XML文档示例

//加载折线,返回值为被添加的折线

    function addPolyline(node){

      //加载边线颜色,宽度,透明度

      var color = node.getAttribute("color");

      var width = parseFloat(node.getAttribute("width"));

      var opacity = parseFloat(node.getAttribute("opacity"));

     

      //加载顶点

      var points = node.getElementsByTagName("point");

      var pts = [];

      for (var i = 0; i < points.length; i++)

      {

         pts[i] = new GLatLng(parseFloat(points[i].getAttribute("lat")),

                             parseFloat(points[i].getAttribute("lng")));

      }

     

      //添加折线

      var polyline = new GPolyline(pts, color, width, opacity);

      map.addOverlay(polyline);

      return polyline;

    }

   

    //加载多边形,返回值为被添加的多边形

    function addPolygon(node)

    {

      //加载边线颜色,宽度,透明度

      var color = node.getAttribute("color");

      var width = parseFloat(node.getAttribute("width"));

      var opacity = parseFloat(node.getAttribute("opacity"));

     

      //加载填充颜色,透明度

      var fillcolor = node.getAttribute("fillcolor");

      var fillopacity = parseFloat(node.getAttribute("fillopacity"));

     

     //加载顶点

      var points = node.getElementsByTagName("point");

      var pts = [];

      for (var i = 0; i < points.length; i++)

      {

         pts[i] = new GLatLng(parseFloat(points[i].getAttribute("lat")),

                             parseFloat(points[i].getAttribute("lng")));

      }

     

      //添加多边形

      var polygon = new GPolygon(pts, color, width, opacity, fillcolor, fillopacity);

      map.addOverlay(polygon);

      return polygon;

}

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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