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一. 双线性插值法原理：
① 何为线性插值？
插值就是在两个数之间插入一个数，线性插值原理图如下：
② 各种插值法：
插值法的第一步都是相同的，计算目标图（dstImage）的坐标点对应原图（srcImage）中哪个坐标点来填充，计算公式为：
srcX = dstX * (srcWidth/dstWidth)
srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight)
(dstX,dstY)表示目标图像的某个坐标点，(srcX,srcY)表示与之对应的原图像的坐标点。srcWidth/dstWidth 和 srcHeight/dstHeight 分别表示宽和高的放缩比。
那么问题来了，通过这个公式算出来的 srcX, scrY 有可能是小数，但是原图像坐标点是不存在小数的，都是整数，得想办法把它转换成整数才行。
不同插值法的区别就体现在 srcX, scrY 是小数时，怎么将其变成整数去取原图像中的像素值。
最近邻插值（Nearest-neighborInterpolation）：看名字就很直白，四舍五入选取最接近的整数。这样的做法会导致像素变化不连续，在目标图像中产生锯齿边缘。
双线性插值（Bilinear Interpolation）：双线性就是利用与坐标轴平行的两条直线去把小数坐标分解到相邻的四个整数坐标点。权重与距离成反比。
双三次插值（Bicubic Interpolation）：与双线性插值类似，只不过用了相邻的16个点。但是需要注意的是，前面两种方法能保证两个方向的坐标权重和为1，但是双三次插值不能保证这点，所以可能出现像素值越界的情况，需要截断。
③ 双线性插值算法原理
假如我们想得到未知函数 f 在点 P = (x, y) 的值，假设我们已知函数 f 在 Q11 = (x1, y1)、Q12 = (x1, y2), Q21 = (x2, y1) 以及 Q22 = (x2, y2) 四个点的值。最常见的情况，f就是一个像素点的像素值。首先在 x 方向进行线性插值，然后再在 y 方向上进行线性插值，最终得到双线性插值的结果。
④ 举例说明
二. python实现灰度图像双线性插值算法：
灰度图像双线性插值放大缩小
import numpy as np
import math
import cv2
def double_linear(input_signal, zoom_multiples):
'''
双线性插值
:param input_signal: 输入图像
:param zoom_multiples: 放大倍数
:return: 双线性插值后的图像
'''
input_signal_cp = np.copy(input_signal) # 输入图像的副本
input_row, input_col = input_signal_cp.shape # 输入图像的尺寸（行、列）
# 输出图像的尺寸
output_row = int(input_row * zoom_multiples)
output_col = int(input_col * zoom_multiples)
output_signal = np.zeros((output_row, output_col)) # 输出图片
for i in range(output_row):
for j in range(output_col):
# 输出图片中坐标 （i，j）对应至输入图片中的最近的四个点点（x1，y1）（x2, y2），（x3， y3），(x4，y4)的均值
temp_x = i / output_row * input_row
temp_y = j / output_col * input_col
x1 = int(temp_x)
y1 = int(temp_y)
x2 = x1
y2 = y1 + 1
x3 = x1 + 1
y3 = y1
x4 = x1 + 1
y4 = y1 + 1
u = temp_x - x1
v = temp_y - y1
# 防止越界
if x4 = input_row:
x4 = input_row - 1
x2 = x4
x1 = x4 - 1
x3 = x4 - 1
if y4 = input_col:
y4 = input_col - 1
y3 = y4
y1 = y4 - 1
y2 = y4 - 1
# 插值
output_signal[i, j] = (1-u)*(1-v)*int(input_signal_cp[x1, y1]) + (1-u)*v*int(input_signal_cp[x2, y2]) + u*(1-v)*int(input_signal_cp[x3, y3]) + u*v*int(input_signal_cp[x4, y4])
return output_signal
# Read image
img = cv2.imread("../paojie_g.jpg",0).astype(np.float)
out = double_linear(img,2).astype(np.uint8)
# Save result
cv2.imshow("result", out)
cv2.imwrite("out.jpg", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
三. 灰度图像双线性插值实验结果：
四. 彩色图像双线性插值python实现
def BiLinear_interpolation(img,dstH,dstW):
scrH,scrW,_=img.shape
img=np.pad(img,((0,1),(0,1),(0,0)),'constant')
retimg=np.zeros((dstH,dstW,3),dtype=np.uint8)
for i in range(dstH-1):
for j in range(dstW-1):
scrx=(i+1)*(scrH/dstH)
scry=(j+1)*(scrW/dstW)
x=math.floor(scrx)
y=math.floor(scry)
u=scrx-x
v=scry-y
retimg[i,j]=(1-u)*(1-v)*img[x,y]+u*(1-v)*img[x+1,y]+(1-u)*v*img[x,y+1]+u*v*img[x+1,y+1]
return retimg
im_path='../paojie.jpg'
image=np.array(Image.open(im_path))
image2=BiLinear_interpolation(image,image.shape[0]*2,image.shape[1]*2)
image2=Image.fromarray(image2.astype('uint8')).convert('RGB')
image2.save('3.png')
五. 彩色图像双线性插值实验结果：
六. 最近邻插值算法和双三次插值算法可参考：
① 最近邻插值算法：
② 双三次插值算法：
七. 参考内容：
此函数将输入的图片从一个颜色域转换到另一个。
input: 以数组形式输入图片
zoom:浮点数或数组。如果是一个浮点数，对每一个轴放缩相同的倍数。如果是一个数组，则对每一个轴分配一个值。
output:输出，默认为None
order:整型（范围0-5）样条插值的顺序，默认为3。详见后续
mode:字符串，包括{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’}，输入的数组如何扩展边界，默认为 ‘constant'（具体参考官方文档 插值的边界处理 ）
cval:浮点数，当插值的边界处理模式为’constant‘时发挥作用。默认为0.0
prefilter:bool,input输入的数组是否经过一个预样条滤波器，默认为True
设原图 ,
目标图片
设 之比为 , ,则:
设原图坐标上的像素点 ，
目标图片坐标上的像素的为
1.计算目标图片的坐标点对应原图中哪个坐标点，公式为：
2.根据dst_x,dst_y的值四舍五入为整数，填充到目标图片的相应位置。
由上图可以看到，经过转换后的图片出现了锯齿感。
1.计算目标图片的坐标点对应原图中哪个坐标点（此步与最邻近插值算法相同），公式为：
2.由于点 是个浮点数坐标，无法用整型的灰度值或RGB值来表示，因此双线性插值算法通过寻找距离这个对应坐标最近的四个像素点，来计算该点的值（灰度值或者RGB值）。
设分解后的坐标为：
首先，在x方向上进行线性插值， 代表该点的像素值。
然后，在y方向上进行线性插值：
得到的 就是该点经过处理后的像素值，填充到目标图片的相应位置。
可见，双线性插值算法的锯齿感要少于最邻近插值法。
三次插值法(cubic interpolation method)是一种 多项式插值法 ，逐次以 三次曲线 φ(t)=a 0 +a 1 t+a 2 t 2 +a 3 t 3 的极小点逼近寻求函数f(t)的极小点的一种方法.(摘自 百度百科 )
可见，三次插值法处理后的图片几乎没有锯齿感
由神秘到简单 教你在网页中添加微软地图
作者：站长收集教程来源：网络点击数：2更新时间：2005-12-17
自Google推出地图服务以后，微软和百渡也相继推出地图服务。地图成为目下网络流行的时尚，如果你想追赶它，那么来吧，我将会帮助你学会使用微软的Virtual Earth Map Control，为你的网站添加一道亮丽的风景。
本文最终效果图：
MapControl控件
Virtual Earth Map Control脚本可以在MSN网站下载：。
当然你可以直接在网站中链接这个脚本，但这会导致一些安全上的问题，因为缺省情况下大部分的浏览器不会允许来自其他的不是当前正在浏览的站点的JavaScript程序运行。使用者必须确认他们允许来自VirtualEarth的脚本运行，这样会给用户不爽的感觉。
简单的方式就是下载MapControl.js文件到你的站点，这样就可以轻松访问并进行编程了。
创建Map Control实例
为了创建一个Map Control实例，你需要在你的页面里写一个小方法。这将会创建一个MapControl的实例，在页面上放置它，并设置control里初始显示的内容。
VE_MapControl的构造函数原型如下：
VE_MapControl(Latitude, Longitude, Zoom, MapStyle, PositionType, Left, Top, Width, Height);
Latitude：在control里显示的地图中心的纬度；
Longitude：在control里显示的地图中心的经度；
Zoom：显示地图的缩放尺度。可以设置为2到18的数。2是允许的最远的俯瞰距离，18是允许的最近的俯瞰距离。
MapStyle：显示地图的风格。目前有3种式样可选：高空的(aerial)，道路的(road)和混合的(hybrid)。用每种式样的首字母小写来代表该式样。
·a-aerial：显示高空的卫星图像。
·r-road：显示地区的街道地图；
·h-hybrid：显示以上两者的结合，卫星图像将和道路和位置信息重叠在一起。
PositionType：control在页面上的放置的方式，可选项为相对(relative)和绝对(absolute)。
Left：control左边在页面上的位置。
Top：control上部在页面上的位置。
Width：control宽度。
Height：control高度。
例子：
map = new VE_MapControl(32.69, -117.13, 12, ’r’, "absolute", 400, 10, 400, 300);
一个简单的具有Virtual Earth map control的页面可以如下创建：
＜html＞
＜head＞
＜title＞My Virtual Earth＜/title＞
＜script src="MapControl.js"＞＜/script＞
＜script＞
var map = null;
function OnPageLoad()
{
map = new VE_MapControl(32.69, -117.13, 12, ’r’, "absolute", 10, 100, 700, 500);
document.body.appendChild(map.element);
map.onEndContinuousPan = function(e)
{
document.getElementById("info").innerHTML =
’Latitude = ’ + e.latitude +
’, Longitude = ’ + e.longitude +
’, Zoom=’ + e.zoomLevel;
}
}
＜/script＞
＜/head＞
＜body onLoad="OnPageLoad()"＞
＜div id="info" style="font-size:10pt"＞
＜/div＞
＜/body＞
＜/html＞
效果图如下所示，你可以使用一些control的特性：
·拖动整个地图刷新显示
·使用鼠标滚轮进行缩放
·双击某个地点进行放大
从Map Control接收事件
当control上显示的地图变化的时候，map control会触发事件，事件提供了有关地图的相关信息。
你可以从control上获取的事件有：
· onStartContinuousPan
· onEndContinuousPan
· onStartZoom
· onEndZoom
· onMouseClick
· onMouseDown
· onMouseUp
所有的事件函数都传入一个参数。事件参数在MapControl.js这样被定义：
function VE_MapEvent(srcMapControl,latitude,longitude,zoomLevel)
{
this.srcMapControl=srcMapControl;
this.latitude=latitude;
this.longitude=longitude;
this.zoomLevel=zoomLevel;
}
纬度(latitude)和经度(longitude)表明了地图的中心位置。缩放尺度(zoomlevel)提供了可以缩放的尺度的量。
我们首先看到的是第一个event--载入事件(panning event)。每次地图开始或者停止载入或者卷动(scrolling)时都会触发此事件。当地图开始卷动时onStartContinousPan事件会触发，当map control停止卷动地图时onEndContinousPan事件会被触发。
我们可以给上一步中创建的简单页面增加一些代码，来处理onEndContinuousPan事件，显示当前map的中心信息。
代码如下：
＜html＞
＜head＞
＜title＞My Virtual Earth＜/title＞
＜script src="MapControl.js"＞＜/script＞
＜script＞
var map = null;
function OnPageLoad()
{
map = new VE_MapControl(32.69, -117.13, 12, ’r’, "absolute", 10, 100, 700, 500);
document.body.appendChild(map.element);
map.onEndContinuousPan = function(e)
{
document.getElementById("info").innerHTML =’Latitude = ’ + e.latitude +
’, Longitude = ’ + e.longitude +
’, Zoom=’ + e.zoomLevel;
}
}
＜/script＞
＜/head＞
＜body onLoad="OnPageLoad()"＞
＜div id="info" style="font-size:10pt"＞
＜/div＞
＜/body＞
＜/html＞
我们可以通过增加一个函数处理onEndZoom事件完成以上功能：
＜html＞
＜head＞
＜title＞My Virtual Earth＜/title＞
＜script src="MapControl.js"＞＜/script＞
＜script＞
var map = null;
function OnPageLoad()
{
map = new VE_MapControl(32.69, -117.13, 12, ’r’, "absolute", 10, 100, 700, 500);
document.body.appendChild(map.element);
var updateInfo = function(e)
{
document.getElementById("info").innerHTML =’Latitude = ’ + e.latitude +’, Longitude = ’ + e.longitude +
’, Zoom=’ + e.zoomLevel;
}
map.onEndContinuousPan = updateInfo;
map.onEndZoom = updateInfo;
}
＜/script＞
＜/head＞
＜body onLoad="OnPageLoad()"＞
＜div id="info" style="font-size:10pt"＞
＜/div＞
＜/body＞
＜/html＞
地图显示如下：
变换地图样式
上面我们已经介绍了有三种样式可以选择：
·a-aerial：显示高空的卫星图像。
·r-road：显示地区的街道地图；
·h-hybrid：显示以上两者的结合，卫星图像将和道路和位置信息重叠在一起。
当map control显示的时候，可以通过SetMapStyle函数来变换地图样式：
SetMapStyle(mapStyle)
函数通过mapStyle参数来设置式样，如上文所述，使用a，r或者h。
我们可以通过增加两个checkbox来允许用户改变地图样式：
＜html＞
＜head＞
＜title＞My Virtual Earth＜/title＞
＜script src="MapControl.js"＞＜/script＞
＜script＞
var map = null;
function OnPageLoad()
{
map = new VE_MapControl(32.69, -117.13, 12, ’r’, "absolute", 10, 100, 700, 500);
document.body.appendChild(map.element);
var updateInfo = function(e)
{
document.getElementById("info").innerHTML = ’Latitude = ’ + e.latitude + ’, Longitude = ’ + e.longitude +
’, Zoom=’ + e.zoomLevel;
}
map.onEndContinuousPan = updateInfo;
map.onEndZoom = updateInfo;
}
function ChangeMapStyle()
{
var Aerial = document.getElementById("AerialStyleCheck");
var Vector = document.getElementById("VectorStyleCheck");
var s = ’r’;
if (Aerial.checked Vector.checked)
{
s = ’h’;
}
else if (Aerial.checked)
{
s = ’a’;
}
map.SetMapStyle(s);
}
＜/script＞
＜/head＞
＜body onLoad="OnPageLoad()"＞
＜div id="info" style="font-size:10pt"＞
＜/div＞
＜div id="MapStyle" style="POSITION:absolute;LEFT:470px;TOP:60px"＞
＜input id="VectorStyleCheck" type="checkbox" onclick="ChangeMapStyle()" checked="checked"＞
Street Style
＜input id="AerialStyleCheck" type="checkbox" onclick="ChangeMapStyle()"＞
Aerial Style
＜/div＞
＜/body＞
＜/html＞
效果如下：
给地图增加图钉(pin)标记
增加图钉标记的功能允许我们在map control上指出特殊位置。图钉在map control上显示覆盖的信息。AddPushpin方法的原型如下：
AddPushpin(id,lat,lon,width,height,className,innerHtml)
id：图钉的标识符。在map control上每个图钉都具有唯一的标识号。
lat：放置图钉的地点的纬度。
lon：放置图钉的地点的经度。
width：图钉的宽度。
height：图钉的高度。
width和height使用来计算图钉的偏移，使得图钉可以放置到指定的经纬度。
提示：如果你希望使得图钉的底部右脚处于指定的经纬度，你需要将这些值乘2：
Classname：图钉的样式类型(style class)的名称。如果没有这个参数图钉不会显示。样式可以通过CSS文件描述或者通过嵌入式的代码描述。
innerHTML：显示在图钉上的文字。
下面的例子中，使用onMouseClick事件，当用户点击的时候给点击处增加一个图钉：
＜html＞
＜head＞
＜title＞My Virtual Earth＜/title＞
＜style type="text/css" media=screen＞
＜!--
.pin
{
width:44px;height:17px;
font-family:Arial,sans-serif;
font-weight:bold;font-size:8pt;
color:White;overflow:hidden;
cursor:pointer;text-decoration:none;
text-align:center;background:#0000FF;
border:1px solid #FF0000;
z-index:5;
}
--＞
＜/style＞
＜script src="MapControl.js"＞＜/script＞
＜script＞
var map = null;
function OnPageLoad()
{
map = new VE_MapControl(32.69, -117.13, 12, ’r’, "absolute", 10, 100, 700, 500);
document.body.appendChild(map.element);
var updateInfo = function(e)
{
document.getElementById("info").innerHTML = ’Latitude = ’ + e.latitude + ’, Longitude = ’ + e.longitude +
’, Zoom=’ + e.zoomLevel;
}
map.onEndContinuousPan = updateInfo;
map.onEndZoom = updateInfo;
map.onMouseClick = function(e)
{
map.AddPushpin(’pin’, e.latitude, e.longitude, 88, 34, ’pin’, ’MyPin’);
}
}
function ChangeMapStyle()
{
var Aerial = document.getElementById("AerialStyleCheck");
var Vector = document.getElementById("VectorStyleCheck");
var s = ’r’;
if (Aerial.checked Vector.checked)
{
s = ’h’;
}
else if (Aerial.checked)
{
s = ’a’;
}
map.SetMapStyle(s);
}
＜/script＞
＜/head＞
＜body onLoad="OnPageLoad()"＞
＜div id="info" style="font-size:10pt"＞
＜/div＞
＜div id="MapStyle" style="POSITION:absolute;LEFT:470px;TOP:60px"＞
＜input id="VectorStyleCheck" type="checkbox" onclick="ChangeMapStyle()" checked="checked"＞
Street Style
＜input id="AerialStyleCheck" type="checkbox" onclick="ChangeMapStyle()"＞
Aerial Style
＜/div＞
＜/body＞
＜/html＞
这样会导致一些问题：
·每次地图被拖动时，另外一个图钉被增加。
·双击地图进行放大的功能无法完成，因为每次接收到双击事件，图钉首先会被增加。
·单个标识符可以增加多个图钉。
一个解决方案是对onMouseClick事件进行特殊处理，我们可以每次增加一个图钉的时候移除以前的图钉。
使用RemovePushpin函数移去一个图钉：
RemovePushpin(id);
这个函数通过传入的id标识符来去除某个图钉。
去除一个图钉也会同时移去所有相同标识符的图钉。
上文中的代码可以修改以移去以前所有的图钉：
map.onMouseClick = function(e){
map.RemovePushpin(’pin’);
map.AddPushpin(’pin’, e.latitude, e.longitude, 88, 34, ’pin’, ’MyPin’);
}
这样就只有一个图钉来标明上次点击的位置：
增加导航Control
map control有一些内在的导航特性，但是有些时候需要提供一些额外的control在web页面上来允许用户来控制地图的导航。下面我们介绍如何在web页面上增加按钮来控制地图的显示。
载入
我们首先为地图的移动增加按钮。在HTML的Body元素中可以增加一些简单的HTML代码：
＜input type="button" value="Pan Up" onclick="DoPanUp()" style="position:absolute;left:60px;top:600px;"/＞
＜input type="button" value="Pan Left" onclick="DoPanLeft()" style="position:absolute;left:10px;top:630px;"/＞
＜input type="button" value="Pan Right" onclick="DoPanRight()" style="position:absolute;left:100px;top:630px;"/＞
＜input type="button" value="Pan Down" onclick="DoPanDown()" style="position:absolute;left:45px;top:660px;"/＞
下面增加对点击按钮的事件进行处理的脚本段。使用PanMap方法。它可以接受2个参数，x和y。它们指出了在x和y方向上可以移动多少位置。
function DoPanUp()
{
map.PanMap(0, -100);
}
function DoPanDown()
{
map.PanMap(0, 100);
}
function DoPanLeft()
{
map.PanMap(-100, 0);
}
function DoPanRight()
{
map.PanMap(100, 0);
}
如果你在浏览器里进行浏览，并且点击按钮，你会发现地图在一次次的跳跃。这样的用户体验可不好。最好是使得地图在各个方向上慢慢的平滑卷动。可以使用ContinuousPan函数来控制。除了x和y之外，它还接受一个参数，这个参数指定了进行平滑卷动的次数。这样可以指定多次的移动来提供地图平滑卷动的效果。
function DoPanUp()
{
map.ContinuousPan(0, -10, 20);
}
function DoPanDown()
{
map.ContinuousPan(0, 10, 20);
}
function DoPanLeft()
{
map.ContinuousPan(-10, 0, 20);
}
function DoPanRight()
{
map.ContinuousPan(10, 0, 20);
}
缩放
下面增加两个按钮用于缩放：
＜input type="button" value="Zoom In" onclick="DoZoomIn()" style="position:absolute;left:250px;top:630px;"/＞
＜input type="button" value="Zoom Out" onclick="DoZoomOut()" style="position:absolute;left:340px;top:630px;"/＞
下面的代码实现ZoomIn和ZoomOut函数，每个函数给缩放尺度增或者减1。
function DoZoomIn() { map.ZoomIn(); }function DoZoomOut() { map.ZoomOut(); }
如果你按照上面所说进行编程，那么你的页面和文中开始的图是基本类似的。完整代码如下：
＜html＞
＜head＞
＜title＞My Virtual Earth＜/title＞
＜style type="text/css" media=screen＞
＜!--
.pin
{
width:44px;height:17px;
font-family:Arial,sans-serif;
font-weight:bold;font-size:8pt;
color:White;overflow:hidden;
cursor:pointer;text-decoration:none;
text-align:center;background:#0000FF;
border:1px solid #FF0000;
z-index:5;
}
--＞
＜/style＞
＜script src="MapControl.js"＞＜/script＞
＜script＞
var map = null;
function OnPageLoad()
{
map = new VE_MapControl(32.69, -117.13, 12, ’r’, "absolute", 10, 100, 700, 500);
document.body.appendChild(map.element);
var updateInfo = function(e)
{
document.getElementById("info").innerHTML =
’Latitude = ’ + e.latitude +
’, Longitude = ’ + e.longitude +
’, Zoom=’ + e.zoomLevel;
}
map.onEndContinuousPan = updateInfo;
map.onEndZoom = updateInfo;
map.onMouseClick = function(e)
{
map.RemovePushpin(’pin’);
map.AddPushpin(’pin’, e.latitude, e.longitude, 88, 34, ’pin’, ’MyPin’);
}
}
function ChangeMapStyle()
{
var Aerial = document.getElementById("AerialStyleCheck");
var Vector = document.getElementById("VectorStyleCheck");
var s = ’r’;
if (Aerial.checked Vector.checked)
{
s = ’h’;
}
else if (Aerial.checked)
{
s = ’a’;
}
map.SetMapStyle(s);
}
function DoPanUp() { map.ContinuousPan(0, -10, 20); }
function DoPanDown() { map.ContinuousPan(0, 10, 20); }
function DoPanLeft() { map.ContinuousPan(-10, 0, 20); }
function DoPanRight() { map.ContinuousPan(10, 0, 20); }
function DoZoomIn() { map.ZoomIn(); }
function DoZoomOut() { map.ZoomOut(); }
＜/script＞
＜/head＞
＜body onLoad="OnPageLoad()"＞
＜div id="info" style="font-size:10pt"＞
＜/div＞
＜div id="MapStyle" style="POSITION:absolute;LEFT:470px;TOP:60px"＞
＜input id="VectorStyleCheck" type="checkbox" onclick="ChangeMapStyle()" checked="checked"＞
Street Style
＜input id="AerialStyleCheck" type="checkbox" onclick="ChangeMapStyle()"＞
Aerial Style
＜/div＞
＜input type="button" value="Pan Up" onclick="DoPanUp()" style="position:absolute;left:60px;top:600px;"/＞
＜input type="button" value="Pan Left" onclick="DoPanLeft()" style="position:absolute;left:10px;top:630px;"/＞
＜input type="button" value="Pan Right" onclick="DoPanRight()" style="position:absolute;left:100px;top:630px;"/＞
＜input type="button" value="Pan Down" onclick="DoPanDown()" style="position:absolute;left:45px;top:660px;"/＞
＜input type="button" value="Zoom In" onclick="DoZoomIn()" style="position:absolute;left:250px;top:630px;"/＞
＜input type="button" value="Zoom Out" onclick="DoZoomOut()" style="position:absolute;left:340px;top:630px;"/＞
＜/body＞
＜/html＞
设置其他control的脚本
本文一开始我就提到可以从页面找到我们所需要的Virtual Earth Map Control，这里我们同样需要另外一个包含其他control的脚本文件，这个文件可以在下载到。
同样如果你需要在你自己的站点使用这个脚本，你必须将这个脚本文件拷贝到你自己的站点。如果你从VirtualEarth站点直接使用这个脚本，用户将会收到安全警告，也可能会根本都看不见这个control。
你必须引进这个脚本：
＜script src="/ViaVirtualEarth/Portals/0/VE.js"＞＜/script＞
这里要说明的是其他的窗口部件假设你的页面上的map control是命名地图。
罗盘控制
第一个我们将要增加的是罗盘control。它提供了在地图上进行漫游的各种方式。它是通过一个图像代表的，最后使用一个透明的gif图像以免其覆盖所需要的地图。你可以自己创建或者使用本例中的图片。
在OnPageLoad方法里你可以通过创建一个文档元素VE_Compass并设置它的元素属性来创建和摆放罗盘control。
最好的方式就是将其单独作为一个方法，从OnPageLoad方法里进行调用。
function CreateCompass()
{
var el=document.createElement("div");
el.id="VE_Compass";
el.style.background="url(images/compass.gif)";
el.onmousedown=VE_Compass._MouseDown;
el.onmouseup=VE_Compass._MouseUp;
el.onmousemove=VE_Compass._MouseMove;
el.style.position="absolute";
el.style.top = 100;
el.style.left = 15;
el.style.zIndex=31;
el.style.width = 93;
el.style.height = 91;
VE_Compass.element=el;
document.body.appendChild(el);
}
function OnPageLoad(){ CreateCompass(); ...
页面此时会显示一个罗盘在地图左上角，你可以用它来漫游整个地图。
地图比例尺组件
地图比例尺组件提供了对地图显示的比例的调整功能，这在估算距离的时候比较有用。组件是由2行的一个表格来表示的。在代码里必须正确的定义表格和行的名称，这些名称可以被其他的VE.js文件中的代码使用以在地图变化的时候更新比例尺
首先在HTML中增加一个表格：
＜table id="VE_MapScale" cellpadding="0" cellspacing="0" unselectable="on"＞
＜tr＞
＜td＞
＜div id="VE_MapScaleLabel" unselectable="on"＞ ＜/div＞
＜/td＞
＜/tr＞
＜tr＞
＜td＞
＜div id="VE_MapScaleBar" unselectable="on"＞ ＜/div＞
＜/td＞
＜/tr＞
＜/table＞
然后增加一些样式来定义最终的比例尺的显示：
#VE_MapScale
{
position: absolute;
width: 150px;
height: 18px;
padding: 0;
margin: 0;
z-index: 31;
}
#VE_MapScaleLabel
{
height: 22px;
font-family: Verdana;
font-size: 12pt;
color: black;
overflow: hidden;
}
#VE_MapScaleBar
{
width: 150px;
height: 5px;
background: green;
overflow: hidden;
}
增加如下的代码在OnPageLoad方法里，以在地图上摆放比例尺，并且显示初始的比例大小：
PositionElement(document.getElementById("VE_MapScale"), 300, 550, 150, 18);
UpdateMapScale();
最后当每次缩放的时候，比例尺都会需要被更新。在OnPageLoad函数中，我们增加对此事件进行处理的代码。我们需要增加一个对更新比例尺的调用。
map.onEndZoom=function(e){ document.getElementById("info").innerHTML = ’Latitude = ’ + e.latitude + ’, Longitude = ’ + e.longitude+’), Zoom=’ + e.zoomLevel; UpdateMapScale();}
缩放控制
缩放control提供了一个灵活的用户接口，用来控制地图的缩放。它还提供了可视化的回馈，用来提供地图可以缩放的量以及当前的比例信息。
首先我们需要增加一些样式表来描述control的样子，它主要包含4个部分：主体条，滑动杆，左边的缩小控制和右边的放大控制。每个部分都需要一个图片文件来定义如何显示这些控制部分。
在这里我创建了简单的图片，你也可以拷贝过去使用。缩放的样式定义应该和下面的类似：
.VE_ZoomControl_minus
{
position: absolute;
width: 26px;
height: 32px;
background: url(images/ZoomOut.gif);
display: inline;
text-align: center;
text-decoration: none;
color: black;
}
.VE_ZoomControl_plus
{
position: absolute;
width: 26px;
height: 32px;
background: url(images/ZoomIn.gif);
display: inline;
text-align: center;
text-decoration: none;
color: black;
}
.VE_ZoomControl_bar
{
position: absolute;
width: 128px;
height: 32px;
background: url(images/ZoomBar.gif);
display: inline;
}
.VE_ZoomControl_slider
{
position: absolute;
width: 8px;
height: 24px;
background: url(images/ZoomSlider.gif);
overflow: hidden;
display: inline;
}
这些创建缩放控制的代码可以被放到OnPageLoad函数的最后，以在调入页面的同时初始化这些control。
var zm=VE_ZoomControl.Create(5, 550, 9, "absolute");
document.body.appendChild(zm);
为了让缩放控制反映出当前的缩放尺度，我们需要在每次缩放发生的时候调节它。所以在onEndZoom函数的最后增加对control的刷新：
map.onEndZoom=function(e)
{
document.getElementById("info").innerHTML = ’Latitude = ’ + e.latitude + ’, Longitude = ’ + e.longitude + ’), Zoom=’ + e.zoomLevel; UpdateMapScale();
VE_ZoomControl.SetZoomLevel(map.GetZoomLevel());
}
下面我们看一看我们目前的页面是什么样子了，它已经增加了三个大的组件了，如下所示：
添加便笺条
和其他control一样，我们首先需要定义便笺条的样式，我们使用和Virtual Earth网站一样的样式：
.VE_Panel_el
{
overflow: hidden;
z-index: 31;
border: 1px solid #cbcbcb;
padding: 0;
margin: 0;
background: white;
}
.VE_Panel_title
{
position: abso
首先，我们需要获得每个球员的投篮数据。利用 Savvas Tjortjoglou 贴出的代码，笔者从 NBA.com 网站 API 上获取了数据。在此不会贴出这个函数的结果。如果你感兴趣，推荐你去看看 Savvas Tjortjoglou 的博客。
def aqcuire_shootingData(PlayerID,Season):
import requests
shot_chart_url = ';CFPARAMS='+Season+'ContextFilter='\
'ContextMeasure=FGADateFrom=DateTo=GameID=GameSegment=LastNGames=0LeagueID='\
'00Location=MeasureType=BaseMonth=0OpponentTeamID=0Outcome=PaceAdjust='\
'NPerMode=PerGamePeriod=0PlayerID='+PlayerID+'PlusMinus=NPosition=Rank='\
'NRookieYear=Season='+Season+'SeasonSegment=SeasonType=Regular+SeasonTeamID='\
'0VsConference=VsDivision=mode=AdvancedshowDetails=0showShots=1showZones=0'
response = requests.get(shot_chart_url)
headers = response.json()['resultSets'][0]['headers']
shots = response.json()['resultSets'][0]['rowSet']
shot_df = pd.DataFrame(shots, columns=headers)
return shot_df
接下来，我们需要绘制一个包含得分图的篮球场图。该篮球场图例必须使用与NBA.com API 相同的坐标系统。例如，3分位置的投篮距篮筐必须为 X 单位，上篮距离篮筐则是 Y 单位。同样，笔者再次使用了 Savvas Tjortjoglou 的代码（哈哈，否则的话，搞明白 NBA.com 网站的坐标系统肯定会耗费不少的时间）。
def draw_court(ax=None, color='black', lw=2, outer_lines=False):
from matplotlib.patches import Circle, Rectangle, Arc
if ax is None:
ax = plt.gca()
hoop = Circle((0, 0), radius=7.5, linewidth=lw, color=color, fill=False)
backboard = Rectangle((-30, -7.5), 60, -1, linewidth=lw, color=color)
outer_box = Rectangle((-80, -47.5), 160, 190, linewidth=lw, color=color,
fill=False)
inner_box = Rectangle((-60, -47.5), 120, 190, linewidth=lw, color=color,
fill=False)
top_free_throw = Arc((0, 142.5), 120, 120, theta1=0, theta2=180,
linewidth=lw, color=color, fill=False)
bottom_free_throw = Arc((0, 142.5), 120, 120, theta1=180, theta2=0,
linewidth=lw, color=color, linestyle='dashed')
restricted = Arc((0, 0), 80, 80, theta1=0, theta2=180, linewidth=lw,
color=color)
corner_three_a = Rectangle((-220, -47.5), 0, 140, linewidth=lw,
color=color)
corner_three_b = Rectangle((220, -47.5), 0, 140, linewidth=lw, color=color)
three_arc = Arc((0, 0), 475, 475, theta1=22, theta2=158, linewidth=lw,
color=color)
center_outer_arc = Arc((0, 422.5), 120, 120, theta1=180, theta2=0,
linewidth=lw, color=color)
center_inner_arc = Arc((0, 422.5), 40, 40, theta1=180, theta2=0,
linewidth=lw, color=color)
court_elements = [hoop, backboard, outer_box, inner_box, top_free_throw,
bottom_free_throw, restricted, corner_three_a,
corner_three_b, three_arc, center_outer_arc,
center_inner_arc]
if outer_lines:
outer_lines = Rectangle((-250, -47.5), 500, 470, linewidth=lw,
color=color, fill=False)
court_elements.append(outer_lines)
for element in court_elements:
ax.add_patch(element)
ax.set_xticklabels([])
ax.set_yticklabels([])
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
return ax
我想创造一个不同位置的投篮百分比数组，因此决定利用 matplot 的 Hexbin 函数 将投篮位置均匀地分组到六边形中。该函数会对每个六边形中每一个位置的投篮次数进行计数。
六边形是均匀的分布在 XY 网格中。「gridsize」变量控制六边形的数目。「extent」变量控制第一个和最后一个六边形的绘制位置（一般来说第一个六边形的位置基于第一个投篮的位置）。
计算命中率则需要对每个六边形中投篮的次数和投篮得分次数进行计数，因此笔者对同一位置的投篮和得分数分别运行 hexbin 函数。然后，只需用每个位置的进球数除以投篮数。
def find_shootingPcts(shot_df, gridNum):
x = shot_df.LOC_X[shot_df['LOC_Y']425.1] #i want to make sure to only include shots I can draw
y = shot_df.LOC_Y[shot_df['LOC_Y']425.1]
x_made = shot_df.LOC_X[(shot_df['SHOT_MADE_FLAG']==1) (shot_df['LOC_Y']425.1)]
y_made = shot_df.LOC_Y[(shot_df['SHOT_MADE_FLAG']==1) (shot_df['LOC_Y']425.1)]
#compute number of shots made and taken from each hexbin location
hb_shot = plt.hexbin(x, y, gridsize=gridNum, extent=(-250,250,425,-50));
plt.close() #don't want to show this figure!
hb_made = plt.hexbin(x_made, y_made, gridsize=gridNum, extent=(-250,250,425,-50),cmap=plt.cm.Reds);
plt.close()
#compute shooting percentage
ShootingPctLocs = hb_made.get_array() / hb_shot.get_array()
ShootingPctLocs[np.isnan(ShootingPctLocs)] = 0 #makes 0/0s=0
return (ShootingPctLocs, hb_shot)
笔者非常喜欢 Savvas Tjortjoglou 在他的得分图中加入了球员头像的做法，因此也顺道用了他的这部分代码。球员照片会出现在得分图的右下角。
def acquire_playerPic(PlayerID, zoom, offset=(250,400)):
from matplotlib import offsetbox as osb
import urllib
pic = urllib.urlretrieve(""+PlayerID+".png",PlayerID+".png")
player_pic = plt.imread(pic[0])
img = osb.OffsetImage(player_pic, zoom)
#img.set_offset(offset)
img = osb.AnnotationBbox(img, offset,xycoords='data',pad=0.0, box_alignment=(1,0), frameon=False)
return img
笔者想用连续的颜色图来描述投篮进球百分比，红圈越多代表着更高的进球百分比。虽然「红」颜色图示效果不错，但是它会将0%的投篮进球百分比显示为白色，而这样显示就会不明显，所以笔者用淡粉红色代表0%的命中率，因此对红颜色图做了下面的修改。
#cmap = plt.cm.Reds
#cdict = cmap._segmentdata
cdict = {
'blue': [(0.0, 0.6313725709915161, 0.6313725709915161), (0.25, 0.4470588266849518, 0.4470588266849518), (0.5, 0.29019609093666077, 0.29019609093666077), (0.75, 0.11372549086809158, 0.11372549086809158), (1.0, 0.05098039284348488, 0.05098039284348488)],
'green': [(0.0, 0.7333333492279053, 0.7333333492279053), (0.25, 0.572549045085907, 0.572549045085907), (0.5, 0.4156862795352936, 0.4156862795352936), (0.75, 0.0941176488995552, 0.0941176488995552), (1.0, 0.0, 0.0)],
'red': [(0.0, 0.9882352948188782, 0.9882352948188782), (0.25, 0.9882352948188782, 0.9882352948188782), (0.5, 0.9843137264251709, 0.9843137264251709), (0.75, 0.7960784435272217, 0.7960784435272217), (1.0, 0.40392157435417175, 0.40392157435417175)]
}
mymap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict, 1024)
好了，现在需要做的就是将它们合并到一块儿。下面所示的较大函数会利用上文描述的函数来创建一个描述投篮命中率的得分图，百分比由红圈表示（红色越深 = 更高的命中率），投篮次数则由圆圈的大小决定（圆圈越大 = 投篮次数越多）。需要注意的是，圆圈在交叠之前都能增大。一旦圆圈开始交叠，就无法继续增大。
在这个函数中，计算了每个位置的投篮进球百分比和投篮次数。然后画出在该位置投篮的次数（圆圈大小）和进球百分比（圆圈颜色深浅）。
def shooting_plot(shot_df, plot_size=(12,8),gridNum=30):
from matplotlib.patches import Circle
x = shot_df.LOC_X[shot_df['LOC_Y']425.1]
y = shot_df.LOC_Y[shot_df['LOC_Y']425.1]
#compute shooting percentage and # of shots
(ShootingPctLocs, shotNumber) = find_shootingPcts(shot_df, gridNum)
#draw figure and court
fig = plt.figure(figsize=plot_size)#(12,7)
cmap = mymap #my modified colormap
ax = plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) #where to place the plot within the figure
draw_court(outer_lines=False)
plt.xlim(-250,250)
plt.ylim(400, -25)
#draw player image
zoom = np.float(plot_size[0])/(12.0*2) #how much to zoom the player's pic. I have this hackily dependent on figure size
img = acquire_playerPic(PlayerID, zoom)
ax.add_artist(img)
#draw circles
for i, shots in enumerate(ShootingPctLocs):
restricted = Circle(shotNumber.get_offsets()[i], radius=shotNumber.get_array()[i],
color=cmap(shots),alpha=0.8, fill=True)
if restricted.radius 240/gridNum: restricted.radius=240/gridNum
ax.add_patch(restricted)
#draw color bar
ax2 = fig.add_axes([0.92, 0.1, 0.02, 0.8])
cb = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax2,cmap=cmap, orientation='vertical')
cb.set_label('Shooting %')
cb.set_ticks([0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0])
cb.set_ticklabels(['0%','25%', '50%','75%', '100%'])
plt.show()
return ax
好了，大功告成！因为笔者是森林狼队的粉丝，在下面用几分钟跑出了森林狼队前六甲的得分图。
PlayerID = '203952' #andrew wiggins
shot_df = aqcuire_shootingData(PlayerID,'2015-16')
ax = shooting_plot(shot_df, plot_size=(12,8));
首先先安装库：
此外Folium可以从世界地图一直制作到市级地图，地图形式也可以进行更改
folium.map()
参数：
location：truple或者list类型，用于控制地图中心格式为（经度，纬度）、[经度，纬度]，默认为None
maxzoom：int类型，控制地图可以最大的放大程度，上限为18
tiles：str类型，用于控制绘制地图的样式
control-scale：bool类型，控制地图上的比例尺
zoom_start：出示出示放大比例
folium.Marker([lat, lng],popup=folium.Popup(“点位信息”, max_width=1000)).add_to(m) 可以再地图上标记点位
popup:标记点位信息
参考信息：
正则表达式是一个特殊的字符序列，它用来检查一个字符串是否与某种模式匹配。正则表达式在编译程序中至关重要，但并不是每个人都需要特别深入的学习和掌握。在此，只介绍一些最基本的应用。
1、元字符
元字符是构成正则表达式的一些特殊字符。在正则表达式中，元字符被赋予了新的含义。
下面介绍一些常用的元字符及其含义：
. 匹配除换行符以外的任意字符。
w 匹配字母、数字、下划线或汉字。
W 匹配w所匹配的字符以外的字符。
s 匹配单个空白符（包括Tab键和换行符）。
S 匹配除s匹配的字符以外的字符。
d 匹配数字。
b 匹配单词的分界符，如：空格、标点符号或换行符。
^ 匹配字符串的开始
$ 匹配字符串的结束
2、限定符
限定符是在正则表达式中用来指定数量的字符。常用的限定符有：
? 匹配前面的字符0或1次。如：zo?m可以匹配zom和zm，但不能匹配 zoom
+ 匹配前面的字符1或n次。如：zo?m可以匹配zom和zoom，但不能匹配zm
* 匹配前面的字符0或n次。如：zo?m可以匹配zom、zoom和zm
{n} 匹配前面的字符n次。如：zo{2}m可以匹配zoom，但不能匹配zom和zm
{n,} 匹配前面的字符至少n次。如：zo{1,}m可以匹配zom和zoom，但不能匹配zm
{n,m} 匹配前面的字符至少n次，最多m次。如：zo{1,2}m可以匹配zom和zoom，但不能匹配zm
3、方括号”[ ]”的用途
方括号“[ ]”里可以列出某个字符范围。如：[aeiou]表示匹配任意一个元音字母，[zqsl]表示匹配姓氏“赵钱孙李”的拼音第一个字母。
4、排除字符
方括号”[ ]”中的“^”字符表示排除的意思，如：[^aeiou]表示匹配任意一个非元音字母的字符。
5、选择字符
字符“|”相当于“或”。如：(^d{3}[-]d{8})|(^d{4}[-]d{7})$可以匹配形如” - ”或“ - ”的电话号码格式。
6、转义字符
对于已经用于定义元字符和限定符的字符，需要加转义符“”来表示。
如：为了匹配形如“192.168.0.1”的IPv4地址（1~255.0~255.0~255.0~255），可以用这样的正则表达式：^(25[0-5]|2[0-4][0-9]|[0,1]{1}[0-9]{2}|[1-9]{1}[0-9]{1}|[1-9]).(25[0-5]|2[0-4][0-9]|[0,1]{1}[0-9]{2}|[1-9]{1}[0-9]{1}|[1-9]|0).(25[0-5]|2[0-4][0-9]|[0,1]{1}[0-9]{2}|[1-9]{1}[0-9]{1}|[1-9]|0).(25[0-5]|2[0-4][0-9]|[0,1]{1}[0-9]{2}|[1-9]{1}[0-9]{1}|[0-9])$
这里解释一下第一段IP地址的规则，取值范围为1~255，可分解为以下情况：
250~255：25[0-5]；
200~249：2[0-4][0-9]；
100~199：[01]{1}[0-9]{2}；
0~99: [0-9]{1}[1-9]
再加上”.”： .
其他三段地址和第一段相似。
7、“( )”可以用于分组
在正则表达式中，用“( )”括起来的部分是一个整体。
8、r（或R）的意义
在正则表达式中，为了保证模式字符串为原生字符串（没有经过加工处理的字符串），可以在模式字符串前加上一个字符‘r’或‘R’。例如：
# 这里用到对的re.match()方法接下来介绍
import re # 导入re模块
re.match('bPy[a-z]+','Python') # 表达式'bPy[a-z]+'不能匹配’Python’
re.match('bPy[a-z]+','Python') # 表达式'bPy[a-z]+'可以匹配’Python’
在上述代码中，原本要用作匹配单词开始或结束的元字符’b’在表达式中字符串中会被视为转义一个字符‘b’，为了转义’b’就不得不再加一个’’符号。
也可以采用下面的方法：
re.match(r'bPy[a-z]+','Python') #加字符’r’，可以保证原生字符串
9、match()方法
Match()方法 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match() 就返回 none。
语法格式：
re.match(pattern, string, [flags])
其中，pattern表示匹配的正则表达式；string是要匹配的字符串；flags表示标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：re.I表示不区分大小写。
例：
import re #导入re模块
print(re.match('www', '').span()) #span()函数可以获取匹配的位置
print(re.match('org', ''))
输出结果为：
(0, 3) #在位置0到3（不包括3）匹配成功
None #从起始位置未能匹配成功
10、search()方法
search()方法用于在整个字符串中搜索第一个匹配的值，如果匹配成功，则返回Match对象，否则返回None。
语法格式：
re.search(pattern, string, [flags])
其中，pattern表示匹配的正则表达式；string是要匹配的字符串；flags表示标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：re.I表示不区分大小写。
例如：
re.search(r'Pyw+','It's easy to use Python, but it's not easy to learn Python.')
可以看出，目标字符串“It's easy to use Python, but it's not easy to learn Python.”中一共有两个‘Python’，search()方法可以从字符串的起始位置开始查找到‘Python’，当找到第一个匹配值后就停止查找，返回位置信息。
match()和search()的比较
match()要求目标字符串的起始位置就能匹配，search()对目标字符串全段进行逐次匹配，只要首次匹配成功就停止匹配。
请看下例:
import re
print(re.match(r'Pyw+','It's easy to use Python, but it's not easy to learn Python.'))
输出结果：None
11、findall()方法
findall()方法用于在整个字符串中搜索所有匹配的值，如果匹配成功，则返回以匹配值为元素的列表，否则返回空列表。
语法格式：
re.findall(pattern, string[, flags])
其中，pattern表示匹配的正则表达式；string是要匹配的字符串；flags表示标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：re.I表示不区分大小写。
例：
import re
print(re.findall(r'Pyw+','It's easy to use Python, but it's not easy to learn Python.'))
输出结果：['Python', 'Python']
可以看出，findall()的结果没有指出匹配的具体位置。
12、正则表达式的应用
字符串替换
这里要用到sub()方法。它的语法格式如下：
re.sub(pattern, repl, string [,count] [,flgs])
其中，pattern是模式字符串；repl是用于替换的字符串；string是原字符串；可选参数count为模式匹配后替换的最大次数，省缺表示替换所有的匹配；可选参数flags的意义与前面的方法的该参数一致。
例：
import re
str1='x=36.567 y=123.234'
str2=re.sub('.d+','',str1) #用空格代替小数点及其后的数字
print(str2)
输出结果：x=36 y=123
分隔字符串
这里要用到split()方法。它的返回值为一个列表，它的语法格式如下：
re.split(pattern, string [,maxsplit] [,flgs])
其中，pattern是模式字符串；string是原字符串；可选参数maxsplit为最大拆分次数，省缺表示拆分所有的匹配；可选参数flags的意义与前面的方法的该参数一致。
例：
import re
str='白日依山尽，黄河入海流。欲穷千里目，更上一层楼！'
re.split(r'，|。|！',str) #按照“，”、“。”、“！”分隔字符串。
['白日依山尽', '黄河入海流', '欲穷千里目', '更上一层楼', '']
注意，返回值列表中多出了一个空字符。