首页G = ox.graph_from_bbox(max_lat, min_lat, max_lon, min_lon, network_type='all_private', simplify=False)

G = ox.graph_from_bbox(max_lat, min_lat, max_lon, min_lon, network_type='all_private', simplify=False)

时间: 2023-06-11 10:10:11 浏览: 154

YOLO算法-城市电杆数据集-496张图像带标签-电杆.zip

YOLO系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法；包含两种标签格:yolo格式（txt文件）和voc格式（xml文件），分别保存在两个文件夹中，文件名末尾是部分类别名称; yolo格式：<class> <x_center> <y_center> <width> <height>，其中： <class> 是目标的类别索引（从0开始）。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标，这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值，范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度，也是相对于图像宽度和高度的比例值；【注】可以下拉页面，在资源详情处查看标签具体内容；

这是使用 `osmnx` 库中的 `graph_from_bbox` 函数根据给定矩形框内的经纬度范围构建一个基于OpenStreetMap数据的网络图。其中，`max_lat` 和 `min_lat` 是矩形框的纬度上下限，`max_lon` 和 `min_lon` 是矩形框的经度上下限。`network_type` 参数指定了要获取的道路类型，`all_private` 表示获取所有道路类型，包括私有道路。`simplify` 参数表示是否对网络进行简化，即通过将相邻的边合并为一条边来减少边的数量。默认为 `True`。

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