相关的依赖库在我的github网站上
首先贴出代码:
进口太阳能
从梯度进口*
从阴影中导入*
进口numpy np
进口matplotlib。pyplot作为plt # plt用于显示图片
进口matplotlib。形象mpimg # mpimg用于读取图片
#民主党
进口srtm
if __name__==癬_main__”:
“‘
#另一种从网上直接下载民主党的数据
geo_elevation_data=https://www.yisu.com/zixun/srtm.get_data ()
形象=geo_elevation_data。get_image ((500、500), (45、46), (13、14), 300)
#图像标准的公益诉讼对象,您可以保存或显示:
image.show ()
形象=np.asarray(图片)
打印(image.shape)”
#读入高程信息
文件名=' dempyrenees.asc '
民主党=np。loadtxt(文件名,skiprows=6,分隔符=')
#高程信息的维度
#打印(民主党)
打印(dem.shape)
#定义一个光线向量
第号一个表示和竖直方向的夹角,第二个表示由东向西照射
sv=normal_vector (270)
#生成阴影
影子=project_shadows(民主党=民主党,sun_vector=sv, dx=30)
print(影子[1:])
打印(shadow.shape)
#显示民主党和阴影图像
plt.figure ()
plt.subplot (1、2、1)
plt.imshow(民主党,提出=盎疑?#显示灰度图像
plt.axis(“关闭”)#不显示坐标轴
plt.subplot (1、2、2)
plt.imshow(阴影,提出=盎疑?
plt.axis(“了”)
plt.show ()
生成的结果如下:左边是民主党的数据,右边是影子
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
