中国地图各省JSON数据详细展示

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0 下载量 21 浏览量 更新于2024-10-10 收藏 749KB ZIP 举报
资源摘要信息: "chain-json.zip_json中国地图_中国地图_中国地图 json_各省_地图json" 提供了关于中国地图的各省信息的JSON文件集合。这些文件能够用于完整地绘制出中国地图及其各个省份的详细信息。JSON(JavaScript Object Notation)格式是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。这种格式常用于存储和传输数据,在Web开发和地理信息系统(GIS)中尤为流行。 知识点: 1. JSON格式: - JSON是一种基于文本的轻量级数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。 - 它基于JavaScript的一个子集,但是JSON是独立于语言的文本格式。 - JSON格式支持数据结构,比如数组(用方括号表示)和对象(用花括号表示)。 - JSON文件通常具有.json扩展名。 2. 地图数据表示: - 在计算机中,地图数据可以通过多种格式表示,JSON是其中之一。 - 地图的几何数据通常包括点(坐标对)、线(一系列的点)和多边形(封闭的线)。 - 为了绘制地图,需要定义这些几何形状以及它们的属性,比如颜色、线型等。 3. 中国地图及各省信息: - 中国是世界上面积第三大或第四大的国家(取决于计算方式),包含34个省级行政区。 - 这些省级行政区包括23个省、5个自治区、4个直辖市和2个特别行政区。 - 每个省都有其特定的边界、省会城市、地理特征等信息。 4. 地图JSON文件结构: - 一个典型的地图JSON文件可能包含多个字段,每个字段代表地图上的一个特定区域。 - 例如,它可能包含一个字段表示中国地图整体的多边形数据,另一个字段表示各个省的多边形数据。 - 每个区域的数据可能包括边界坐标、区域名称以及其他属性信息。 5. 地理信息系统(GIS): - GIS是一种存储、操作、分析和显示地理信息的系统。 - 它在资源管理、环境分析、城市规划、交通、地图制作等领域有广泛的应用。 - JSON在GIS中可以用作存储和交换地理数据的一种格式。 6. 使用场景: - 开发者在构建Web应用或移动应用时,可能会使用这种JSON格式的地图数据。 - 例如,一个在线地图服务可能需要这些数据来在用户界面上渲染地图,并允许用户进行交互。 - 地图的缩放、平移、区域选择等功能都需要这些结构化的地图数据支持。 7. 文件名称列表说明: - 提供的资源是一个压缩文件(zip格式),该文件包含了一个或多个JSON文件,这些文件专门描述了中国地图及其各省的信息。 - 由于示例中仅提供了一个文件名称 "chain-json.txt",这可能表明实际的JSON文件并没有在提供的信息中列出,或者 "chain-json.txt" 是一个错误或者附加说明文件。 8. 地图数据的获取和应用: - 地图数据可以通过官方地理信息数据库或者第三方数据提供商获取。 - 在使用这些数据时,开发者需要遵守相关的版权和使用规定。 - 地图数据的应用领域非常广泛,包括但不限于教育、政府项目、商业分析等。 根据上述信息,本知识点整理提供了有关地图数据和JSON格式的详细说明,以及它们在中国地图上下文中的具体应用。开发者可以利用这些知识点来开发地图相关应用或进行数据分析。

import json import base64 from PIL import Image import io import cv2 from ultralytics import YOLO import supervision as sv def init_context(context): context.logger.info("Init context... 0%") model_path = "yolov8m-seg.pt" # YOLOV8模型放在nuclio目录下构建 model = YOLO(model_path) # Read the DL model context.user_data.model = model context.logger.info("Init context...100%") def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.xy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks): # 将mask转换为轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: points = [] for point in contour: x = point[0][0] y = point[0][1] points.append([x, y]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon", }) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)还缺哪些包和库

2023-07-16 上传

import json import base64 from PIL import Image import io import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import supervision as sv def init_context(context): context.logger.info("Init context... 0%") model_path = "yolov8m-seg.pt" # YOLOV8模型放在nuclio目录下构建 model = YOLO(model_path) # Read the DL model context.user_data.model = model context.logger.info("Init context...100%") def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.xy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks): # 将mask转换为轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: points = [] for point in contour: x = point[0][0] y = point[0][1] points.append([x, y]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon",}) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)不用supervision 包 用别的方式解析

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