Вычислить связующие точки (Управление данными)

Краткая информация

Производит расчет связующих точек между перекрывающимися элементами набора данных мозаики. Затем связующие точки применяются для блочного уравнивания в наборе данных мозаики.

Использование

  • Связующие точки могут быть скомбинированы с опорными точками с помощью инструмента Присоединить опорные точки.

  • Связующие точки и дополнительные опорные точки затем используются в качестве входных данных для инструмента Вычислить блочное уравнивание.

  • Если набор данных мозаики содержит множество элементов, будьте внимательны при использовании значения параметра Выходные объекты изображений, поскольку процесс обработки может стать длительным.

Параметры

ПодписьОписаниеТип данных
Входной набор данных мозаики

Входной набор данных мозаики, который будет применяться для расчета связующих точек.

Mosaic Layer; Mosaic Dataset
Выходные опорные точки

Выходная таблица опорных точек. В таблице будут содержаться связующие точки, созданные данным инструментом.

Feature Class
Сходство
(Дополнительный)

Задает уровень сходства для сопоставления связующих точек.

  • Низкое сходствоКритерий сходства для двух сопоставляемых точек будет низким. Эта опция создаст пары точек с наилучшим сопоставлением, но некоторые совпадения могут иметь более высокий уровень ошибки.
  • Среднее сходствоКритерий сходства для двух сопоставляемых точек будет средним.
  • Высокое сходствоКритерий сходства для двух сопоставляемых точек будет высоким. Эта опция создаст наименьшее число сопоставленных точек, но каждая пара будет иметь низкий уровень ошибки.
String
Входная маска
(Дополнительный)

Класс полигональных объектов определяющий области исключения, которые вы не хотите использовать в расчете опорных точек.

Поле с именем mask может контролировать включение или исключение областей. Значение 1 показывает, что области, ограниченные полигонами (внутри) будут исключены из вычисления. Значение 2 говорит о том, что области, ограниченные полигонами (внутри) будут использоваться в обработке, а все остальные области будут исключены.

Feature Layer
Выходные объекты изображений
(Дополнительный)

Выходная таблица точек объектов изображения. Она будет сохранена как класс полигональных объектов. Эти выходные данные могут быть достаточно ёмкими.

Feature Class
Плотность точек

Задает количество создаваемых связующих точек.

  • Низкая плотность точекПлотность точек будет низкой, создается наименьшее количество связующих точек.
  • Средняя плотность точекПлотность точек будет средней, создается среднее количество связующих точек.
  • Высокая плотность точекПлотность точек будет высокой, создается наибольшее количество связующих точек.
String
Распределение точек

Задает распределение точек, регулярное или случайное.

  • Случайное распределение точекТочки создаются случайным образом. Случайно расположенные точки лучше подходят для перекрывающихся областей с неправильными формами.
  • Регулярное распределение точекТочки создаются на основе фиксированного образца. Для точек, основанных на фиксированном образце, используется плотность для определения частоты их создания.
String
Точность местоположения изображения

Задает ключевое слово, которое описывает точность изображений.

  • Низкая точность местоположения изображенияИзображения имеют большой сдвиг и сильно повернуты (> 5 градусов).Для расчета сопоставления точек будет использоваться алгоритм SIFT.
  • Средняя точность местоположения изображенияИзображения имеют средний сдвиг и не сильно повернуты (< 5 градусов).Для расчета сопоставления точек будет использоваться алгоритм Harris.
  • Высокая точность местоположения изображенияИзображения имеют небольшой сдвиг и не сильно повернуты.Для расчета сопоставления точек будет использоваться алгоритм Harris.
String
Дополнительные опции
(Дополнительный)

Дополнительные опции для механизма уравнивания. Эти опции предназначены для использования только сторонними механизмами уравнивания.

Value Table

arcpy.management.ComputeTiePoints(in_mosaic_dataset, out_control_points, {similarity}, {in_mask_dataset}, {out_image_features}, density, distribution, location_accuracy, {options})
ИмяОписаниеТип 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 таблице будут содержаться связующие точки, созданные данным инструментом.

Feature Class
similarity
(Дополнительный)

Задает уровень сходства для сопоставления связующих точек.

  • LOWКритерий сходства для двух сопоставляемых точек будет низким. Эта опция создаст пары точек с наилучшим сопоставлением, но некоторые совпадения могут иметь более высокий уровень ошибки.
  • MEDIUMКритерий сходства для двух сопоставляемых точек будет средним.
  • HIGHКритерий сходства для двух сопоставляемых точек будет высоким. Эта опция создаст наименьшее число сопоставленных точек, но каждая пара будет иметь низкий уровень ошибки.
String
in_mask_dataset
(Дополнительный)

Класс полигональных объектов определяющий области исключения, которые вы не хотите использовать в расчете опорных точек.

Поле с именем mask может контролировать включение или исключение областей. Значение 1 показывает, что области, ограниченные полигонами (внутри) будут исключены из вычисления. 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

Задает количество создаваемых связующих точек.

  • LOWПлотность точек будет низкой, создается наименьшее количество связующих точек.
  • MEDIUMПлотность точек будет средней, создается среднее количество связующих точек.
  • HIGHПлотность точек будет высокой, создается наибольшее количество связующих точек.
String
distribution

Задает распределение точек, регулярное или случайное.

  • RANDOMТочки создаются случайным образом. Случайно расположенные точки лучше подходят для перекрывающихся областей с неправильными формами.
  • REGULARТочки создаются на основе фиксированного образца. Для точек, основанных на фиксированном образце, используется плотность для определения частоты их создания.
String
location_accuracy

Задает ключевое слово, которое описывает точность изображений.

  • LOWИзображения имеют большой сдвиг и сильно повернуты (> 5 градусов).Для расчета сопоставления точек будет использоваться алгоритм SIFT.
  • MEDIUMИзображения имеют средний сдвиг и не сильно повернуты (< 5 градусов).Для расчета сопоставления точек будет использоваться алгоритм Harris.
  • HIGHИзображения имеют небольшой сдвиг и не сильно повернуты.Для расчета сопоставления точек будет использоваться алгоритм Harris.
String
options
[options,...]
(Дополнительный)

Дополнительные опции для механизма уравнивания. Эти опции предназначены для использования только сторонними механизмами уравнивания.

Value Table

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")

Информация о лицензиях

  • Basic: Нет
  • Standard: Да
  • Advanced: Да

Связанные разделы