Metadata-Version: 2.4
Name: cehuibaibaoxiang
Version: 0.1.3.1
Summary: （自用）本人写的测绘专业课作业代码合集
Home-page: https://github.com/piaopiaoxuruop/cehuibaibaoxiang/tree/main?tab=readme-ov-file
Author: 徐若朴
Author-email: 2253959@tongji.edu.cn
License: MIT
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Classifier: Intended Audience :: Science/Research
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: GIS
Requires-Python: >=3.8
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: license.txt
Requires-Dist: numpy
Requires-Dist: matplotlib
Requires-Dist: osgeo
Requires-Dist: scipy
Requires-Dist: pandas
Requires-Dist: opencv-python
Dynamic: author
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Dynamic: requires-dist
Dynamic: requires-python
Dynamic: summary

﻿# 测绘百宝箱

该程序是本人在测绘专业课上写的作业的一个合集，主要用于自用，不保证代码运行准确性，仅供参考和测绘学习使用，由于使用该库引发的各种问题本人概不负责，如果能帮助到各位还请大家给个star，也欢迎大家对库内容进行修改。
## 请注意，由于GDAL库存在奇怪的问题，如果安装不上去，请使用管理员权限或者用conda安装
## 主要功能

### 测绘计算

- **高斯投影**：实现高斯正算和反算，支持将经纬度坐标转换为高斯平面坐标，以及将高斯平面坐标转换回经纬度坐标。
- **交会测量**：包含测边交会、测角交会和边角交会等多种交会测量方法，用于确定未知点的平面位置。
- **坐标变换**：支持大地坐标、平面坐标等多种坐标系统的变换，满足不同应用场景下的坐标转换需求。


### 地理信息处理

- **断面计算**：提供纵断面和横断面的计算功能，能够根据给定的高程点数据生成断面图并计算面积。
- **图幅编号**：实现图幅编号的计算和生成，支持多种比例尺的图幅编号。
- **泰森多边形**：基于给定的点数据生成泰森多边形，可用于空间分析和区域划分。（该功能目前暂时没开发完全）


### 图像处理

- **点云去噪**：采用统计方法对点云数据进行去噪处理，提高数据质量。
- **后方交会**：利用像片控制点进行后方交会计算，确定像片的外方位元素。
- **图像配准**：提供图像配准功能，能够将不同来源的图像进行精确配准。

###磁场计算，计算带电正N边形磁场强度
## 使用指南

### 安装

您可以通过以下命令安装本库：

```bash
pip install 测绘百宝箱
```
### 帮助
在引入库后，运行print(cehuibaibaoxiang.help)即可得到帮助

### 示例代码

#### 高斯正算

```python
from 测绘百宝箱 import GaussForward

# 创建高斯正算对象
gauss_forward = GaussForward(B1=30.0, L1=110.0, s12=1000.0, A12=90.0)

# 执行高斯正算
x, y = gauss_forward.forward_gauss()

print(f"高斯平面坐标: x = {x}, y = {y}")
```


#### 测边交会

```python
from 测绘百宝箱 import SideIntersection

# 创建测边交会对象
side_intersection = SideIntersection(x1=100.0, y1=200.0, x2=300.0, y2=400.0, sa=250.0, sb=300.0)

# 执行测边交会计算
xp, yp = side_intersection.calculate()

print(f"未知点坐标: xp = {xp}, yp = {yp}")
```


## 项目依赖

本项目依赖以下库：

- NumPy
- Matplotlib
- GDAL
- SciPy
- Pandas
- OpenCV-Python


## 贡献指南

欢迎广大开发者参与本项目的开发和改进。如需贡献代码，请按照以下步骤进行：

1. 叉取本项目仓库。
2. 在本地克隆叉取的仓库。
3. 创建新的分支进行开发。
4. 提交代码并发起 Pull Request。

## 许可证

本项目采用 MIT License 许可证，具体内容详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。


