倾斜摄影添加自定义标注

倾斜摄影添加自定义标注，一般需要使用专业的地图软件或者地理信息系统（GIS）软件。其中，常用的地图软件包括Google Earth、Bing Maps等，而常用的GIS软件包括ArcGIS、QGIS等。

在使用这些软件时，首先需要将倾斜摄影的图片导入到软件中，并在软件中创建一个新的图层。然后，可以使用软件提供的绘制工具，如点、线、面等，来添加自定义标注。此外，还可以为标注添加属性信息，如名称、描述等。

最后，可以将添加好标注的图层导出为各种常见的文件格式，如KML、KMZ、Shapefile等，以便在其他软件或设备中查看和使用。

相关问题

cesium自定义标注

Cesium提供了自定义标注的功能，通过使用CesiumEditPolygon.js插件，你可以自定义编辑多边形的工具。这个插件可以让你自定义配置相关点面的颜色和大小，以满足你的需求。 你可以根据你的项目需求，在Cesium上添加自定义标注来展示地理信息，比如标记重要位置、绘制区域边界等。通过配置CesiumEditPolygon.js插件，你可以实现更丰富的标注样式和功能。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Cesium多边形自定义编辑工具CesiumEditPolygon.js](https://download.csdn.net/download/Zk9509/87274154)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

matplotlib 曲线上点击鼠标显示自定义标注

要在 matplotlib 曲线上添加自定义标注，可以使用 matplotlib 的事件处理机制来捕捉鼠标点击事件。具体的步骤如下：

1. 导入 matplotlib 和 numpy 库。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 创建一个 matplotlib 的 figure 和 axes 对象，并绘制曲线。

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
ax.plot(x, y)

3. 定义一个函数 `onclick`，它将被调用当鼠标点击事件发生时。该函数需要获取鼠标点击的坐标，然后在这个坐标上添加一个自定义的标注。

def onclick(event):
    # 获取鼠标点击的坐标
    x, y = event.xdata, event.ydata
    # 添加自定义标注
    ax.annotate('(%s, %s)' % (x, y),
                xy=(x, y), xycoords='data',
                xytext=(-50, 30), textcoords='offset points',
                arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
    # 更新图形
    fig.canvas.draw()

在这个函数中，我们使用 `ax.annotate` 方法来添加自定义标注。该方法的参数包括标注文本，标注位置，箭头属性等等。最后，我们需要调用 `fig.canvas.draw()` 来更新图形。

4. 注册事件处理函数。

cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)

这一行代码将 `onclick` 函数注册为鼠标点击事件的处理函数。当用户在图形上点击鼠标时，`onclick` 函数将被调用。

5. 显示图形。

plt.show()

完整的代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
ax.plot(x, y)

def onclick(event):
    x, y = event.xdata, event.ydata
    ax.annotate('(%s, %s)' % (x, y),
                xy=(x, y), xycoords='data',
                xytext=(-50, 30), textcoords='offset points',
                arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
    fig.canvas.draw()

cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)

plt.show()