File:Capri sights.png
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Archivo original (2000 × 1100 píxeles; tamaño de archivo: 1,05 MB; tipo MIME: image/png)
Información del archivo
Datos estructurados
Leyendas
Resumen[editar]
DescripciónCapri sights.png |
English: Map of Capri. Uses terrain data from SRTM3 (http://dds.cr.usgs.gov/srtm/version2_1/SRTM3/Eurasia/N40E014.hgt.zip). Bitmap version of File:Capri_sights_terrain.svg.
|
Fecha | |
Fuente | Trabajo propio |
Autor |
Morn the Gorn compass rose from Maps_template-fr.svg: Eric Gaba (Sting - fr:Sting) Road and rail data from OpenStreetMap |
Otras versiones |
|
Code[editar]
Terrain shading layer was generated with the following Python script (requires Python Imaging Library and NumPy):
# Read SRTM3 file and create shaded relief
# 2010-04-05
from struct import unpack,calcsize
from numpy import *
import numpy as np
from PIL import Image
row_length = 1201 # row_length is 1201 for SRTM3 or 3601 for SRTM1
file_name = "N40E014.hgt" # from http://dds.cr.usgs.gov/srtm/version2_1/SRTM3/Eurasia/
hlim = 800 # height limit for map [m]
ref_lat = 40.55 # reference latitude
earth_eq = 6371. * 1000. * 2. * pi
x_scale = 1./360.*earth_eq*cos(ref_lat/180.*pi)/row_length
y_scale = 1./360.*earth_eq/row_length
print "1 pixel = %u * %u m" % (x_scale, y_scale)
print "factor", y_scale/x_scale
h = zeros((row_length, row_length))
f = open(file_name, 'r')
li = []
for j in range(row_length):
for i in range(row_length):
d = f.read(2)
(height,) = unpack('>h', d)
h[i,j] = height
if height < -1000:
li.append((i,j))
hmax = h.max()
h3 = zeros_like(h)
h3[:,:] = h[:,:]
print len(li), "missing data points"
def get_nei(z):
h2 = h[z[0]-1:z[0]+2,z[1]-1:z[1]+2]
nn = sum(where(h2 < -1000, 0, 1))
av = sum(where(h2 > -1000, h2, 0)) / float(nn)
return nn, av
# fill missing points with a nearest-neighbor averaging method:
loop = len(li)
lim = 7
while loop > 0:
sd = False
for q in range(len(li)):
if h[li[q]] > -1000.: continue
n, a = get_nei(li[q])
if n >= lim:
print li[q],loop, n, a, lim
h3[li[q]] = a
loop -= 1
sd = True
if not sd: lim -= 1
h[:,:] = h3[:,:]
print "missing points done"
def hext(a):
"Hex color to triplet."
r,g,b = a[0:2], a[2:4], a[4:6]
return int(r, 16), int(g, 16), int(b, 16)
# from http://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:WikiProject_Maps/Conventions/Topographic_maps:
col_sea = hext("0978ab")
cols = """
{{Mapcolor|r=245|v=244|b=242|hex=#F5F4F2|col=black}}
{{Mapcolor|r=224|v=222|b=216|hex=#E0DED8|col=black}}
{{Mapcolor|r=202|v=195|b=184|hex=#CAC3B8|col=black}}
{{Mapcolor|r=186|v=174|b=154|hex=#BAAE9A|col=black}}
{{Mapcolor|r=172|v=154|b=124|hex=#AC9A7C|col=black}}
{{Mapcolor|r=170|v=135|b=83|hex=#AA8753|col=black}}
{{Mapcolor|r=185|v=152|b=90|hex=#B9985A|col=black}}
{{Mapcolor|r=195|v=167|b=107|hex=#C3A76B|col=black}}
{{Mapcolor|r=202|v=185|b=130|hex=#CAB982|col=black}}
{{Mapcolor|r=211|v=202|b=157|hex=#D3CA9D|col=black}}
{{Mapcolor|r=222|v=214|b=163|hex=#DED6A3|col=black}}
{{Mapcolor|r=232|v=225|b=182|hex=#E8E1B6|col=black}}
{{Mapcolor|r=239|v=235|b=192|hex=#EFEBC0|col=black}}
{{Mapcolor|r=225|v=228|b=181|hex=#E1E4B5|col=black}}
{{Mapcolor|r=209|v=215|b=171|hex=#D1D7AB|col=black}}
{{Mapcolor|r=189|v=204|b=150|hex=#BDCC96|col=black}}
{{Mapcolor|r=168|v=198|b=143|hex=#A8C68F|col=black}}
{{Mapcolor|r=148|v=191|b=139|hex=#94BF8B|col=black}}
{{Mapcolor|r=172|v=208|b=165|hex=#ACD0A5|col=black}}
"""
col = []
for l in cols.splitlines():
if len(l) < 10: continue
i = l.find('#')
if i > -1:
col.append(hext(l[i+1:i+7]))
col.reverse() # -> bottom to top
o = Image.new('RGB', h.shape)
def interp(c, f):
"Interpolate into color table."
r = int((1.-f) * col[c][0] + f * col[c+1][0])
g = int((1.-f) * col[c][1] + f * col[c+1][1])
b = int((1.-f) * col[c][2] + f * col[c+1][2])
return r,g,b
for j in range(row_length):
for i in range(row_length):
c, f = divmod(h[j,i] / hmax * (len(col)-1), 1)
if 0 < h[j,i] < hmax:
o.putpixel((j,i), interp(int(c), f))
elif h[i,j] == hmax:
o.putpixel((j,i), col[-1])
else: o.putpixel((j,i), col_sea)
o.save("map_height.png") # save height map
o2 = o.crop((0,0,942,603))
o2.save("map_height_cropped.png")
# taken from hillshade.py:
#def illumination(idata,azdeg=315.0,altdeg=45.):
def illumination(idata,azdeg=225.0,altdeg=45.):
# convert alt, az to radians
az = azdeg*np.pi/180.0
alt = altdeg*np.pi/180.0
# gradient in x and y directions
dx, dy = np.gradient(idata)
slope = 0.5*np.pi - np.arctan(np.hypot(dx, dy))
aspect = np.arctan2(dx, dy)
odata = np.sin(alt)*np.sin(slope) + np.cos(alt)*np.cos(slope)*np.cos(-az -\
aspect - 0.5*np.pi)
# rescale to interval -1,1
# 1 means maximum sun exposure and 0 means complete shade.
odata = (odata - odata.min())/(odata.max() - odata.min())
return odata
il = 255 * illumination(h)
o4 = Image.new('RGBA', il.shape)
for j in range(row_length-1):
for i in range(row_length-1):
v = int(il[j,i])
if 0 <= v < 128:
alpha = (255 - 2*v)
o4.putpixel((j,i), (0,0,0,alpha))
elif v == 128:
o4.putpixel((j,i), (0,0,0,0))
elif 128 < v < 256:
alpha = 2*(v-128)
o4.putpixel((j,i), (255,255,255,alpha))
else:
o4.putpixel((j,i), (255,255,255,0))
o4.save("il_NW_alpha.png") # NW-illuminated (alpha transparency for use with Inkscape)
Licencia[editar]
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Fecha y hora | Miniatura | Dimensiones | Usuario | Comentario | |
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actual | 22:15 30 sep 2010 | 2000 × 1100 (1,05 MB) | Morn (discusión | contribs.) | added OpenStreetMap layer | |
22:55 7 abr 2010 | 2000 × 1100 (951 kB) | Morn (discusión | contribs.) | added scale in feet | ||
18:44 7 abr 2010 | 2049 × 1154 (956 kB) | Morn (discusión | contribs.) | more mountains | ||
13:47 7 abr 2010 | 2000 × 1100 (935 kB) | Morn (discusión | contribs.) | mountain heights | ||
21:48 6 abr 2010 | 2000 × 1100 (914 kB) | Morn (discusión | contribs.) | Philosophical Park as area | ||
18:58 5 abr 2010 | 2000 × 1100 (909 kB) | Morn (discusión | contribs.) | improved terrain | ||
18:59 4 abr 2010 | 2000 × 1100 (857 kB) | Morn (discusión | contribs.) | compass rose | ||
15:45 4 abr 2010 | 2000 × 1100 (818 kB) | Morn (discusión | contribs.) | hypsometric colors | ||
00:32 4 abr 2010 | 2000 × 1127 (670 kB) | Morn (discusión | contribs.) | slightly stronger colors | ||
19:44 3 abr 2010 | 2000 × 1100 (655 kB) | Morn (discusión | contribs.) | terrain shading from SRTM 3 data |
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