计算控制点 (现实映射)

摘要

在镶嵌数据集与参考影像之间创建控制点。 然后,可将控制点与连接点一起用于计算镶嵌数据集的校正。

使用情况

  • 要获取精确的控制点结果,请使用相似参数的高级相似性选项。

  • 可使用追加控制点工具将控制点与连接点相结合。

  • 随后将在计算区域网平差工具中使用控制点和连接点。

  • 如果您的镶嵌数据集包含许多项目,则在指定输出影像要素参数时请慎重,因为处理结果可能会耗费很长时间。

参数

标注说明数据类型
输入镶嵌数据集

将用于创建控制点的输入镶嵌数据集。

Mosaic Dataset; Mosaic Layer
输入参考影像

将用于为镶嵌数据集创建控制点的参考影像。 如果您有多个影像,则从影像创建镶嵌数据集,然后将镶嵌数据集用作参考。

Raster Layer; Raster Dataset; Image Service; Map Server; WMS Map; Mosaic Layer; Internet Tiled Layer; Map Server Layer
输出控制点

输出控制点表。 该表包含已创建的控制点。

Feature Class
相似
(可选)

指定将用于匹配连接点的相似性级别。

  • 低级相似性两个匹配点的相似性条件为低级。 此选项将生成最匹配的连接点对,但是某些匹配连接点对的错误误差等级可能比较高。
  • 中级相似性此匹配点对的相似性等级为中级。
  • 高级相似性此匹配点对的相似性等级为高级。 此选项将生成数目最少的匹配连接点对,但是每个匹配连接点对的误差等级可能比较低。
String
输出影像要素
(可选)

输出影像要素点表。 该表将保存为面要素类。 此输出可能非常大。

Feature Class
点密度分析

指定要创建的连接点数。

  • 低点密度点的密度将较低,这将创建数量最少的连接点。
  • 中等点密度点的密度将为中等,这将创建中等数量的连接点。
  • 高点密度点的密度将较高,这将创建数量最多的连接点。
String
点分布

指定点具有常规分布还是随机分布。

  • 随机点分布点将以随机方式生成。 随机生成的点更适合与不规则形状重叠的区域。
  • 常规点分布将基于固定图案生成点。 基于固定图案生成的点使用点密度来确定点的创建频率。
String
感兴趣区域

将生成连接点的区域限定到仅此面要素类。

Feature Layer
影像位置精度
(可选)

指定用于描述影像精度的关键字。

  • 低影像位置精度影像具有大幅度偏移和大幅度旋转(> 5 度)。SIFT 算法将用于点匹配计算。
  • 中等影像位置精度影像具有中等幅度偏移和小幅度旋转(<5 度)。Harris 算法将用于点匹配计算。
  • 高影像位置精度影像具有小幅度偏移和小幅度旋转。Harris 算法将用于点匹配计算。
String

arcpy.rm.ComputeControlPoints(in_mosaic_dataset, in_reference_images, out_control_points, {similarity}, {out_image_feature_points}, density, distribution, area_of_interest, {location_accuracy})
名称说明数据类型
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影像。 如果您有多个影像,则从影像创建镶嵌数据集,然后将镶嵌数据集用作参考。

Raster Layer; Raster Dataset; Image Service; Map Server; 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)

指定将用于匹配连接点的相似性级别。

  • LOW两个匹配点的相似性条件为低级。 此选项将生成最匹配的连接点对,但是某些匹配连接点对的错误误差等级可能比较高。
  • MEDIUM此匹配点对的相似性等级为中级。
  • HIGH此匹配点对的相似性等级为高级。 此选项将生成数目最少的匹配连接点对,但是每个匹配连接点对的误差等级可能比较低。
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。 此输出可能非常大。

Feature Class
density

指定要创建的连接点数。

  • LOW点的密度将较低,这将创建数量最少的连接点。
  • MEDIUM点的密度将为中等,这将创建中等数量的连接点。
  • HIGH点的密度将较高,这将创建数量最多的连接点。
String
distribution

指定点具有常规分布还是随机分布。

  • RANDOM点将以随机方式生成。 随机生成的点更适合与不规则形状重叠的区域。
  • REGULAR将基于固定图案生成点。 基于固定图案生成的点使用点密度来确定点的创建频率。
String
area_of_interest

将生成连接点的区域限定到仅此面要素类。

Feature Layer
location_accuracy
(可选)

指定用于描述影像精度的关键字。

  • LOW影像具有大幅度偏移和大幅度旋转(> 5 度)。SIFT 算法将用于点匹配计算。
  • MEDIUM影像具有中等幅度偏移和小幅度旋转(<5 度)。Harris 算法将用于点匹配计算。
  • HIGH影像具有小幅度偏移和小幅度旋转。Harris 算法将用于点匹配计算。
String

代码示例

ComputeControlPoints 示例 1(Python 窗口)

这是 ComputeControlPoints 工具的 Python 示例。

import arcpy
arcpy.ComputeControlPoints_rm("c:/block/BD.gdb/redQB", 
     "c:/block/BD.gdb/redQB_tiePoints", "HIGH",
     "c:/block/BD.gdb/redQB_mask", "c:/block/BD.gdb/redQB_imgFeatures")
ComputeControlPoints 示例 2(独立脚本)

这是 ComputeControlPoints 工具的独立脚本示例。

#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_rm(mdName, out_controlPoint, 
     "HIGH", in_mask, out_imageFeature)

许可信息

  • Basic: 否
  • Standard: 是
  • Advanced: 是

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