一種Python爬取百度地圖瓦片的方式
- 2019 年 10 月 8 日
- 筆記
瓦片是互聯網地圖webGIS組織地圖數據的一種方式，最近的一個項目需要獲取一定區域內的百度地圖瓦片；ArcGIS的一個插件ArcBruTile支援很多地圖源（如OSM、Bing）的瓦片獲取，但是沒有百度地圖的，Github上的一些項目（如pyMap）也不支援百度瓦片的下載，
因此打算自己去獲取。開始是想用百度API的靜態圖服務，但是我只有一個區域的邊界矩形（MBR），而它接受的參數是中心點坐標和zoom的尺度，其請求URL的核心參數為center=116.403,39.914&width=1024&height=1024&zoom=11，要分塊下載很麻煩，想了很多辦法去算坐標和進行坐標距離換算，走了一些彎路，後來發現百度地圖有一個隱晦的支援參數為x,y,z的調用，而x,y的變化是比較有規律的，因此只需要有邊界的x和y再疊加就行。我是下載區域內的小圖片再拼接為大圖使用的，最後有上萬張小圖片，合併為一個200多MB的大圖。
下載下來的瓦片
具體實現過程如下：
1，獲取圖片
在百度坐標拾取系統(可以用關鍵詞搜索得到網址)網頁，先按F12調出控制台，用坐標反查定位到左下坐標，並且調好層級，我要用的是17級的地圖，然後找到一張圖片手動確定x1和y1；（雖然有邏輯可以根據坐標和層級算x和y，但百度地圖版的實現起來還是費些時間的，我沒找到現成的程式碼，如果讀者有發現或寫過實現這個功能的程式碼歡迎在評論里告知，非常感謝），再定位到邊界的右上角，同樣確定好x2，y2，然後用requests庫寫獲取圖片的程式碼，比較建議先定y，改x，我用先循環y的方式保存的圖片合併起來更複雜些，循環下去；可以得到整個區域的圖片；
百度坐標拾取系統採用瓦片底圖
（先驗知識：百度地圖的瓦片是從左下角算的，而不是Google Map的左上角開始；）
import requests def getTileByXYZ(): #根據x，y，z參數獲取瓦片 z=17 xidx=[22568,22676] yidx=[6898,7008] for y in range(yidx[0],yidx[1]+1): for x in range(xidx[0],xidx[1]+1): url="http://online3.map.bdimg.com/tile/?qt=tile&x={x}&y={y}&z=17&styles=pl" "&scaler=1&udt=20180601".format(x=x,y=y) savePngByXYZ(url, x, y, z) print(y) def savePngByXYZ(url,x,y,z=17): #保存圖片 r = requests.get(url) sname="./cdZoomImg/cd_{x}_{y}.png".format(x=x,y=y) #這裡建議保存編碼是y_x 這樣下面合併圖片也要適當改程式碼 with open(sname, 'ab') as pngf: for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024): if chunk: pngf.write(chunk) pngf.flush()
2，合併瓦片
一共爬了1萬多張瓦片，花了40多分鐘（這個要看電腦性能），每張瓦片是256*256像素的方形區域；接下來就是合併的過程了，本來打算一次性合併完畢，但是弄得電腦記憶體不足了，於是先合併x相同的圖片到另一個文件夾，形成一個個長條形的圖片，每張尺寸變成了256*28672像素，再跑一遍把這些圖片合併到一起，就形成了一張27648*28672的地圖圖片，可以用來作為ArcGIS一些空間分析的底圖。
逐步合併瓦片
import os import glob from PIL import Image def complieImg(): #命名規則：cd_x_y.png 左下坐標系 #同一個x 同1列，y增加，圖片在上面 #假設輸入排好序了 p = "./chengduImg" plst = glob.glob(os.path.join(p, '*.png')) xmin=((plst[0].split("\")[1]).split(".")[0]).split('_')[1] alst=[] #3維 qlst=[] for f in plst: w=((f.split("\")[1]).split(".")[0]).split('_') #['cd', '22568', '6898'] w[0] = f if w[1]==xmin: qlst.append(w.copy()) else: alst.append(qlst.copy()) xmin=w[1] qlst=[] m2 = [256*len(alst[0]), 256 * len(alst)] #im2=Image.new('RGBA', (m2[0], m2[1])) print(m2) psave = "./complexLevel" iw=0 for k in alst:#k裡面裝的是x相同的值，y應該遞增 plen=len(k) msize = [256, 256 * (plen+1)] print(msize) toImage = Image.new('RGBA', (msize[0], msize[1])) for i in range(plen): fromImage = Image.open(k[plen - i - 1][0]) toImage.paste(fromImage, (0 * msize[0], i * msize[0])) sname="/m_{x}.png".format(x=k[0][1]) iw+=1 toImage.save(psave+sname) def complieImgInY(): #合併長條形圖片，x變化，y不變 長圖是complieImg()里生成的 p = "./complexLevel" #chengduImg plst = glob.glob(os.path.join(p, '*.png')) xmin=((plst[0].split("\")[1]).split(".")[0]).split('_')[1] ima21=Image.open(plst[0]) w=np.array(ima21).shape print(w) psave = "D:/wexcel" plen=len(plst) msize = [w[1]*plen/2, w[0]/2] print(msize) toImage = Image.new('RGBA', (int(msize[0]), int(msize[1]))) for i in range(plen): fromImage = Image.open(plst[i]) fromImage=fromImage.resize((int(256/2),int(msize[1])), Image.ANTIALIAS) toImage.paste(fromImage, (int(i * 256/2), 0)) sname="/chengduMap.png" toImage.save(psave+sname) #保存圖片
最後得到一張200多MB的整合圖片。最後程式碼更新於https://github.com/QLWeilcf/LcfGeoProject/tree/master/WebGISLyn。
OutputImg
