我指的是鸟瞰图的图片

对于鸟瞰图的图片转为平面图，如果你是指将一张俯视角度的照片或渲染图转换成二维平面图像，这通常涉及到图像处理技术。在Python中，可以使用PIL（Pillow）库来对图片进行基本的裁剪或者旋转操作。例如，如果图片是正方形或近乎正方形的，你可以尝试调整其视角使其看起来更像是一个平面图。

from PIL import Image, ImageOps

def birdseye_to_planar(image_path):
    with Image.open(image_path) as img:
        # 裁剪顶部和底部的部分，假设图片是对称的
        cropped_img = img.crop((0, int(img.height * 0.1), img.width, img.height - int(img.height * 0.1)))
        
        # 可能需要进一步的图像校正或旋转，这取决于原始图片的角度
        rotated_img = ImageOps.exif_transpose(cropped_img)

    rotated_img.save("planar_image.png", "PNG")  # 保存新的平面图

请注意，这只是一个基础示例，实际效果可能会因图片的具体情况而异，可能需要结合计算机视觉技术进行更精确的分析和变换。

相关问题

实时卫星地图

### 实时卫星地图服务或应用程序

对于寻找实时卫星地图服务或应用程序的需求，可以考虑多个平台和服务提供商。这些服务商不仅提供高分辨率的地球影像，还支持动态更新和交互功能。

#### 主流服务平台

1. **Google Earth Pro**
Google Earth Pro 提供详细的全球卫星图像以及历史图片浏览功能。尽管不是严格意义上的“实时”，但其频繁的数据更新使得用户能够获取到最新的地理信息[^1]。

2. **Bing Maps with Bird’s Eye View**
Microsoft 的 Bing 地图提供了鸟瞰视角视图选项，该模式下可以看到非常清晰的城市建筑细节和其他地面特征。同样地，虽然并非完全即时成像，不过微软会定期刷新数据库中的照片来保持最新状态。

3. **Planet Labs Explorer Tool**
Planet Labs 是一家专注于小型卫星星座建设的企业，通过旗下众多低轨道运行的小型立方星每天拍摄大量地球表面的照片。Explorer 工具允许公众访问部分公开数据集并查看几乎接近于当天采集回来的新鲜画面。

4. **Maxar Technologies (DigitalGlobe)**
Maxar 拥有世界上最高质量商业级光学传感器之一的世界观系列卫星群组，可实现亚米级别的精度观测。该公司旗下的 OpenStreetMap 和其他在线地图集成商合作紧密，在某些特定区域内确实能享受到近乎同步的地图体验。

5. **Esri ArcGIS Living Atlas of the World**
Esri 所维护的生活图集项目汇聚了来自世界各地贡献者提交的各种专题性矢量栅格资料，并且不断扩充完善中。其中也包含了由合作伙伴提供的准实时遥感产品作为背景底图层的一部分。

6. **Sentinel Hub Playground**
利用欧洲航天局 Sentinel 卫星网络所获得的大气校正后多光谱波段组合而成彩色合成图像是这个实验性质网页端口的最大亮点所在。它让用户有机会探索过去几天甚至几小时内发生的自然现象变化情况。

7. **OneAtlas by Airbus Defense and Space**
法国空中客车公司推出的这款综合性门户站点整合了多种不同来源渠道得来的高质量静态与视频片段形式的空间情报资源。特别是针对海洋监测领域有着独特的优势表现。

8. **NASA Worldview**
美国宇航局运营下的此款可视化工具可以让访客轻松定位感兴趣的位置然后下载对应的 MODIS/Terra 或 Aqua 星载仪器记录下来的每日真彩渲染成果。

9. **EarthNow! By Spire Global Inc.**
商业气象预报解决方案供应商 Spire 推出了名为 EarthNow！的服务，旨在利用自家部署在全球范围内的纳米级通讯节点阵列收集环境参数的同时传输经过压缩处理后的云图给终端设备显示出来，从而达到所谓的“近似实况”的效果。

以上提到的一些平台可能并不完全是免费使用的；另外值得注意的是，“实时”一词在这里往往指的是尽可能短的时间延迟而非绝对意义上面向未来的预测或者毫秒级别响应速度。具体选择哪一种取决于个人偏好、预算限制以及应用场景需求等因素共同决定。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_satellite_image(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    img_tags = soup.find_all('img')
    urls = [img['src'] for img in img_tags]
    return urls
    
url = "https://www.planet.com/explorer/"
print(get_satellite_image(url))