Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Преобразование фотографий с геотегами в KML PhotoOverlays

Мано Маркс, команда Google Geo API
январь 2009 г.

Задача

В этом учебном пособии вы узнаете, как использовать фотографии с геотегами для создания KML PhotoOverlays . Хотя пример кода написан на Python, многие аналогичные библиотеки существуют и на других языках программирования, так что не должно возникнуть проблем с переводом этого кода на другой язык. Код в этой статье основан на библиотеке Python с открытым исходным кодом EXIF.py.

Вступление

Цифровые камеры — довольно удивительная вещь. Многие пользователи этого не осознают, но они делают больше, чем просто фотографируют и снимают видео. Они также помечают эти видео и фотографии метаданными о камере и ее настройках. За последние несколько лет люди нашли способы добавлять к этой информации географические данные, либо встроенные производителями камер, например, некоторые камеры Ricoh и Nikon, либо с помощью таких устройств, как регистраторы GPS и EyeFi Explore . Телефоны с камерой, такие как iPhone, и телефоны с операционной системой Android, такие как G1 от T-Mobile, встраивают эти данные автоматически. Некоторые сайты для загрузки фотографий, такие как Panoramio , Веб-альбомы Picasa и Flickr , автоматически анализируют данные GPS и используют их для геотегирования фотографии. Затем вы можете вернуть эти данные в фиды. Но где в этом веселье? В этой статье рассказывается, как получить эти данные самостоятельно.

Exif-заголовки

Самый распространенный способ встраивания данных в файл изображения — использование формата Exchangeable Image File Format или EXIF. Данные хранятся в двоичном виде в заголовках EXIF стандартным образом. Если вы знаете спецификацию заголовков EXIF, вы можете разобрать их самостоятельно. К счастью, кто-то уже проделал тяжелую работу и написал для вас модуль Python. Библиотека с открытым исходным кодом EXIF.py — отличный инструмент для чтения заголовков файлов JPEG.

Код

Пример кода для этой статьи находится в этом файле: exif2kml.py . Если вы хотите сразу перейти к его использованию, загрузите этот модуль, а также EXIF.py и поместите их в тот же каталог. Запустите python exif2kml.py foo.jpg заменив foo.jpg путем к фотографии с геотегом. Он создаст файл с именем test.kml .

Разбор заголовков Exif

EXIF.py предоставляет простой интерфейс для извлечения заголовков Exif. Просто запустите функцию process_file() , и она вернет заголовки в виде объекта dict .

def GetHeaders(the_file):
  """Handles getting the Exif headers and returns them as a dict.

  Args:
    the_file: A file object

  Returns:
    a dict mapping keys corresponding to the Exif headers of a file.
  """

  data = EXIF.process_file(the_file, 'UNDEF', False, False, False)
  return data

Когда у вас есть заголовки Exif, вам нужно извлечь координаты GPS. EXIF.py рассматривает их как объекты Ratio , объекты для хранения числителя и знаменателя значений. Это устанавливает точное соотношение вместо того, чтобы полагаться на число с плавающей запятой. Но KML ожидает десятичные числа, а не отношения. Таким образом, вы извлекаете каждую из координат и преобразуете числитель и знаменатель в одно число с плавающей запятой для десятичных градусов :

def DmsToDecimal(degree_num, degree_den, minute_num, minute_den,
                 second_num, second_den):
  """Converts the Degree/Minute/Second formatted GPS data to decimal degrees.

  Args:
    degree_num: The numerator of the degree object.
    degree_den: The denominator of the degree object.
    minute_num: The numerator of the minute object.
    minute_den: The denominator of the minute object.
    second_num: The numerator of the second object.
    second_den: The denominator of the second object.

  Returns:
    A deciminal degree.
  """

  degree = float(degree_num)/float(degree_den)
  minute = float(minute_num)/float(minute_den)/60
  second = float(second_num)/float(second_den)/3600
  return degree + minute + second


def GetGps(data):
  """Parses out the GPS coordinates from the file.

  Args:
    data: A dict object representing the Exif headers of the photo.

  Returns:
    A tuple representing the latitude, longitude, and altitude of the photo.
  """

  lat_dms = data['GPS GPSLatitude'].values
  long_dms = data['GPS GPSLongitude'].values
  latitude = DmsToDecimal(lat_dms[0].num, lat_dms[0].den,
                          lat_dms[1].num, lat_dms[1].den,
                          lat_dms[2].num, lat_dms[2].den)
  longitude = DmsToDecimal(long_dms[0].num, long_dms[0].den,
                           long_dms[1].num, long_dms[1].den,
                           long_dms[2].num, long_dms[2].den)
  if data['GPS GPSLatitudeRef'].printable == 'S': latitude *= -1
  if data['GPS GPSLongitudeRef'].printable == 'W': longitude *= -1
  altitude = None

  try:
    alt = data['GPS GPSAltitude'].values[0]
    altitude = alt.num/alt.den
    if data['GPS GPSAltitudeRef'] == 1: altitude *= -1

  except KeyError:
    altitude = 0

  return latitude, longitude, altitude

Когда у вас есть координаты, легко создать простой PhotoOverlay для каждой фотографии:

def CreatePhotoOverlay(kml_doc, file_name, the_file, file_iterator):
  """Creates a PhotoOverlay element in the kml_doc element.

  Args:
    kml_doc: An XML document object.
    file_name: The name of the file.
    the_file: The file object.
    file_iterator: The file iterator, used to create the id.

  Returns:
    An XML element representing the PhotoOverlay.
  """

  photo_id = 'photo%s' % file_iterator
  data = GetHeaders(the_file)
  coords = GetGps(data)

  po = kml_doc.createElement('PhotoOverlay')
  po.setAttribute('id', photo_id)
  name = kml_doc.createElement('name')
  name.appendChild(kml_doc.createTextNode(file_name))
  description = kml_doc.createElement('description')
  description.appendChild(kml_doc.createCDATASection('<a href="#%s">'
                                                     'Click here to fly into '
                                                     'photo</a>' % photo_id))
  po.appendChild(name)
  po.appendChild(description)

  icon = kml_doc.createElement('icon')
  href = kml_doc.createElement('href')
  href.appendChild(kml_doc.createTextNode(file_name))

  camera = kml_doc.createElement('Camera')
  longitude = kml_doc.createElement('longitude')
  latitude = kml_doc.createElement('latitude')
  altitude = kml_doc.createElement('altitude')
  tilt = kml_doc.createElement('tilt')

  # Determines the proportions of the image and uses them to set FOV.
  width = float(data['EXIF ExifImageWidth'].printable)
  length = float(data['EXIF ExifImageLength'].printable)
  lf = str(width/length * -20.0)
  rf = str(width/length * 20.0)

  longitude.appendChild(kml_doc.createTextNode(str(coords[1])))
  latitude.appendChild(kml_doc.createTextNode(str(coords[0])))
  altitude.appendChild(kml_doc.createTextNode('10'))
  tilt.appendChild(kml_doc.createTextNode('90'))
  camera.appendChild(longitude)
  camera.appendChild(latitude)
  camera.appendChild(altitude)
  camera.appendChild(tilt)

  icon.appendChild(href)

  viewvolume = kml_doc.createElement('ViewVolume')
  leftfov = kml_doc.createElement('leftFov')
  rightfov = kml_doc.createElement('rightFov')
  bottomfov = kml_doc.createElement('bottomFov')
  topfov = kml_doc.createElement('topFov')
  near = kml_doc.createElement('near')
  leftfov.appendChild(kml_doc.createTextNode(lf))
  rightfov.appendChild(kml_doc.createTextNode(rf))
  bottomfov.appendChild(kml_doc.createTextNode('-20'))
  topfov.appendChild(kml_doc.createTextNode('20'))
  near.appendChild(kml_doc.createTextNode('10'))
  viewvolume.appendChild(leftfov)
  viewvolume.appendChild(rightfov)
  viewvolume.appendChild(bottomfov)
  viewvolume.appendChild(topfov)
  viewvolume.appendChild(near)

  po.appendChild(camera)
  po.appendChild(icon)
  po.appendChild(viewvolume)
  point = kml_doc.createElement('point')
  coordinates = kml_doc.createElement('coordinates')
  coordinates.appendChild(kml_doc.createTextNode('%s,%s,%s' %(coords[1],
                                                              coords[0],
                                                              coords[2])))
  point.appendChild(coordinates)

  po.appendChild(point)

  document = kml_doc.getElementsByTagName('Document')[0]
  document.appendChild(po)

Как видите, мы просто используем стандартные методы W3C DOM , потому что именно они доступны в большинстве языков программирования. Чтобы увидеть, как все это стыкуется, скачайте код отсюда .

В этом образце не используются все возможности PhotoOverlays , которые позволяют создавать глубокие исследования фотографий с высоким разрешением. Но он демонстрирует, как повесить фотографию в стиле рекламного щита над Google Планета Земля. Вот пример файла KML, созданного с использованием этого кода:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<kml xmlns="http://www.opengis.net/kml/2.2">
  <Document>
    <PhotoOverlay id="photo0">
      <name>
        1228258523134.jpg
      </name>
      <description>
<![CDATA[<a href="#photo0">Click here to fly into photo</a>]]>      </description>
      <Camera>
      	<longitude>
          -122.3902159196034
        </longitude>
        <latitude>
           37.78961266330473
        </latitude>
        <altitude>
          10
        </altitude>
        <tilt>
          90
        </tilt>
      </Camera>
      <Icon>
        <href>
          1228258523134.jpg
        </href>
      </Icon>
      <ViewVolume>
        <leftFov>
          -26.6666666667
        </leftFov>
        <rightFov>
          26.6666666667
        </rightFov>
        <bottomFov>
          -20
        </bottomFov>
        <topFov>
          20
        </topFov>
        <near>
          10
        </near>
      </ViewVolume>
      <Point>
        <coordinates>
          -122.3902159196034,37.78961266330473,0
        </coordinates>
      </Point>
    </PhotoOverlay>
  </Document>
</kml>

А вот как это выглядит в Google Earth:

Предостережения

Геотегирование фотографий все еще находится в зачаточном состоянии.

Вот несколько вещей, о которых нужно знать:

Устройства GPS не всегда точны на 100%, особенно те, которые поставляются в камерах, поэтому вам следует проверять положение ваших фотографий.
Многие устройства не отслеживают высоту, устанавливая вместо этого значение 0. Если высота важна для вас, вам следует найти другой способ сбора этих данных.
Положение GPS — это положение камеры, а не объекта фотографии. Вот почему этот пример размещает элемент камеры в позиции GPS, а реальную фотографию — в стороне от этой позиции.
Exif не фиксирует информацию о направлении, в котором указывает ваша камера, поэтому вам может потребоваться настроить PhotoOverlays из-за этого. Хорошей новостью является то, что некоторые устройства, такие как телефоны, построенные на операционной системе Android, позволяют вам напрямую фиксировать данные, такие как направление компаса и наклон, но не в заголовках Exif.

Тем не менее, это по-прежнему мощный способ визуализации ваших фотографий. Надеемся, что в ближайшем будущем мы увидим все более и более точную геотегировку фотографий.

Куда пойти отсюда

Теперь, когда вы начали использовать заголовки EXIF, вы можете изучить спецификацию EXIF . Там хранится множество других данных, и вам может быть интересно зафиксировать их, поместив во всплывающую подсказку с описанием. Вы также можете рассмотреть возможность создания более богатых PhotoOverlays с помощью ImagePyramids . В статье Руководства разработчика о PhotoOverlays есть хороший обзор их использования.