百度地图Marker的icon={loc_blue}

时间: 2024-04-03 20:35:25 浏览: 13
`loc_blue`是百度地图 JavaScript API 中预定义的一个蓝色标记图标,您可以使用以下代码将标记的图标设置为`loc_blue`: ```javascript // 获取标记对象 var marker = new BMap.Marker(point); // 设置标记对象的图标 marker.setIcon(BMap.SymbolMaker.getSymbol({ fillColor: 'blue', // 填充颜色 scale: 1.2, // 图标缩放比例 strokeColor: 'white', // 边框颜色 strokeWidth: 2, // 边框宽度 strokeOpacity: 1, // 边框透明度 style: 'location' // 图标样式 })); ``` 其中,`BMap.SymbolMaker.getSymbol()`方法返回一个`BMap.Symbol`对象,该对象具有多种属性,可以用于自定义标记图标的样式。`fillColor`属性用于设置填充颜色,`scale`属性用于设置图标缩放比例,`strokeColor`属性用于设置边框颜色,`strokeWidth`属性用于设置边框宽度,`strokeOpacity`属性用于设置边框透明度,`style`属性用于设置图标样式,其中`location`表示蓝色标记图标。
相关问题

bbox_marker.action = visualization_msgs::Marker::ADD;

`visualization_msgs::Marker` 中的 `action` 属性指定了可视化消息在rviz中的显示方式。它可以取如下值: - `visualization_msgs::Marker::ADD`:添加新的可视化消息。 - `visualization_msgs::Marker::DELETE`:删除指定 ID 的可视化消息。 - `visualization_msgs::Marker::DELETEALL`:删除所有可视化消息。 - `visualization_msgs::Marker::MODIFY`:修改指定 ID 的可视化消息。 在这个例子中,我们创建了一个名为 `bbox_marker` 的 `visualization_msgs::Marker` 对象,并将其 `action` 属性设置为 `visualization_msgs::Marker::ADD`。这意味着我们要添加一个新的可视化消息。当我们将这个消息发布到 ROS 的话题上时,rviz 将显示这个可视化消息。如果我们想要修改或删除这个可视化消息,可以修改或删除该消息的 ID 并将 `action` 属性设置为 `visualization_msgs::Marker::MODIFY` 或 `visualization_msgs::Marker::DELETE`。

folium.Marker(location=[lat, lon], icon=folium.Icon(color='red'), tooltip=node_id).add_to(map_osm)

这段代码使用了Python中的folium库,用于在地图上添加标记。其中,`location`参数指定了标记的经纬度坐标,`icon`参数指定了标记的图标颜色,`tooltip`参数指定了标记悬停时显示的文本内容,`add_to`方法将标记添加到地图中。需要注意的是,`lat`和`lon`变量需要提前定义,且为标记所在位置的经纬度值。

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import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

% 读取图像 I = imread('errorlena1.jpg'); % 获取图像的灰度共生矩阵特征 [state, per_state] = get_stats(I); % 提取对比度、能量、相关性和熵 contrast = per_state(1); energy = per_state(2); correlation = per_state(3); entropy_value = per_state(5); % 计算复杂度 complexity = entropy_value + contrast - energy - correlation; % 计算K值(向上取整) K = ceil((size(I, 1) + size(I, 2)) * complexity / 2); % 显示结果 disp('图像的灰度共生矩阵特征和K值:'); disp(['对比度: ', num2str(contrast)]); disp(['能量: ', num2str(energy)]); disp(['相关性: ', num2str(correlation)]); disp(['熵: ', num2str(entropy_value)]); disp(['复杂度: ', num2str(complexity)]); disp(['K值: ', num2str(K)]); figure, imshow(I); numSegments = K; % 指定的分割块数 s = floor(sqrt(size(I, 1) * size(I, 2) / numSegments)); % 计算每个块的大小 errTh = 10^-2; wDs = 0.5^2; Label = SLIC(I, s, errTh, wDs); % 显示轮廓 marker = zeros(size(Label)); [m, n] = size(Label); for i = 1:m for j = 1:n top = Label(max(1, i-1), j); bottom = Label(min(m, i+1), j); left = Label(i, max(1, j-1)); right = Label(i, min(n, j+1)); if ~(top == bottom && bottom == left && left == right) marker(i, j) = 1; end end end figure, imshow(marker); I_gray = rgb2gray(I); % 将图像转换为灰度图像 I_single = single(I_gray); % 转换为单精度浮点图像 % 提取SIFT特征点 [f, d] = vl_sift(I_single); % 显示提取的SIFT特征点 figure, imshow(I); hold on; h = vl_plotframe(f); set(h, 'color', 'y', 'linewidth', 1); hold off; I2 = I; for i = 1:m for j = 1:n if marker(i, j) == 1 I2(i, j, :) = 0; end end end figure, imshow(I2);在我的这个代码中加入kd树和bbf算法的特征点匹配

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