百度地图自定义图层----BMapTileCutterJava切图工具网络版

2019-12-20 13:04:30

百度地图 自定义图层 工具 原理 参考地址 百度地图自定义图层----BMapTileCutterJava切图工具网络版

最近做百度 地图api相关应用开发,需要将自己的地图叠加到百度 地图上面,查看了百度 官方的api说明javascript部分,不没有很好的解释如何覆盖接口。

在网上找了相关的文章看了下,(http://www.makaidong.com/jz1108/archive/2011/10/08/2202239.html)这篇文章实现了这个切图的功能,但是最新的百度 最高缩放等级达到19级,项目需要,无奈只能自己写个切图开发工具

参考了同样作者的另一篇文章(http://www.makaidong.com/jz1108/archive/2011/07/02/2095376.html),专门讲百度 坐标系统开发的。

程序是用java web实现, struts 2文件标签和简单js 调用。

实现核心代码

1.tileutils.java

  1 package com.xiefei.core;  2   3 import java.awt.graphics2d;  4 import java.awt.image;  5 import java.awt.toolkit;  6 import java.awt.transparency;  7 import java.awt.image.bufferedimage;  8 import java.awt.image.cropimagefilter;  9 import java.awt.image.filteredimagesource; 10 import java.awt.image.imagefilter; 11 import java.io.file; 12  13 import javax.imageio.imageio; 14  15 public class tileutils { 16     private int minlevel; 17     private int maxlevel; 18     private int piclevel; 19     private double mercatorx; 20     private double mercatory; 21     private string pic; 22     private string savepath; 23  24     public tileutils(string pic, double mercatorx, double mercatory, 25             string savepath) { 26         this.pic = pic; 27         this.mercatorx = mercatorx; 28         this.mercatory = mercatory; 29         this.savepath = savepath; 30     } 31  32     public tileutils(string pic, int minlevel, int maxlevel, int piclevel, double mercatorx, 33             double mercatory, string savepath) { 34         this.pic = pic; 35         this.minlevel = minlevel; 36         this.maxlevel = maxlevel; 37         this.mercatorx = mercatorx; 38         this.mercatory = mercatory; 39         this.savepath = savepath; 40         this.piclevel = piclevel; 41     } 42  43     public void cutterall() throws exception { 44         for (int i = minlevel; i <= maxlevel; i++) { 45             cutterone(i); 46         } 47     } 48  49     public void cutterone(int level) throws exception { 50         //图片中心的像素坐标(pixelx,pixely),图片中心的平面坐标即魔卡托坐标(mercatorx, mercatory) 51         //像素坐标  = 平面坐标 * math.pow(2, level - 18) 52         double pixelx = mercatorx * math.pow(2, level - 18); 53         double pixely = mercatory * math.pow(2, level - 18); 54         system.out.println("pixelx : " + pixelx); 55         system.out.println("pixely : " + pixely); 56         bufferedimage bi = imageio.read(new file(pic)); 57         int width = bi.getwidth(); 58         int height = bi.getheight(); 59         //图片遵循原则:当前图片所属级别piclevel不缩放即像素级别相等。 60         //按照公式缩放:当前级别图片长度 = 原图片长度 * math.pow(2, level - piclevel) 61         //minx: 图片左下角x坐标 62         //miny: 图片左下角y坐标 63         //maxx: 图片右上角x坐标 64         //maxy: 图片右上角y坐标 65         double minx = pixelx - width * math.pow(2, level - piclevel) / 2; 66         double miny = pixely - height * math.pow(2, level - piclevel) / 2; 67         double maxx = pixelx + width  * math.pow(2, level - piclevel) / 2; 68         double maxy = pixely + height * math.pow(2, level - piclevel)  / 2; 69         system.out.println("(minx,miny) = (" + minx + ", " + miny + ")" ); 70         system.out.println("(maxx,maxy) = (" + maxx + ", " + maxy + ")" ); 71         int neatminx = (int) minx / 256; 72         int remminx = (int) minx % 256; 73         int neatminy = (int) miny / 256; 74         int remminy = (int) miny % 256 ; 75          76         int neatmaxx = (int) maxx / 256; 77         int remmaxx = 256 - (int) maxx % 256; 78         int neatmaxy = (int) maxy / 256; 79         int remmaxy = 256 - (int) maxy % 256; 80         //(neatminx,neatminy)为图片左下角最近的整数图块坐标,neatminx到neatmaxx即当前级别下切割图块的图块坐标x 81         //(neatmaxx,neatmaxy)为图片右上角最近的整数图块坐标,neatminy到neatmaxy即当前级别下切割图块的图块坐标y 82         system.out.println("neatminx: " + neatminx); 83         system.out.println("neatmaxx: " + neatmaxx); 84         system.out.println("neatminy: " + neatminy); 85         system.out.println("neatmaxy: " + neatmaxy); 86         system.out.println("remminx width remmaxx : " + remminx + " "+ width + " "+ remmaxx ); 87         system.out.println("remminy height remmaxy : " + remminy + " " +  height +" " + remmaxy ); 88          89         // 扩充原图片为width * height --- > (remminx + width + remmaxx ) * (remminy + 90         // height +remmaxy) 91         int extendwidth = (neatmaxx - neatminx + 1 ) * 256; 92         int extendheight = (neatmaxy - neatminy + 1 ) * 256; 93         system.out.println("extendwidth: " + extendwidth); 94         system.out.println("extendheight: " + extendheight); 95          96         bufferedimage outputimage = null; 97         graphics2d g = bi.creategraphics(); 98         bufferedimage extend = g.getdeviceconfiguration().createcompatibleimage(extendwidth, extendheight, transparency.translucent); 99         g.dispose();100         g = extend.creategraphics();101         g.drawimage(extend, 0, 0, extendwidth, extendheight, null);102         g.drawimage(bi, remminx, remmaxy, (int) (width * math.pow(2, level - piclevel)), (int)(height * math.pow(2, level - piclevel)), null);103         outputimage = extend;104         105         //切割图片,共( neatmaxx - neatminx + 1) * (neatmaxy - neatminy + 1)份 256*256图片106         string dirname = savepath.substring(0, savepath.lastindexof("\\")) + "\\tiles\\" + level;107         system.out.println("dirname : " + dirname);108         109         110         file dir = new file(dirname);111         image image = extend.getscaledinstance(extendwidth, extendheight, image.scale_default);112         if(dir.exists()) {113             system.out.println("创建目录失败!, 目录已存在!");114         } else {115             if(dir.mkdirs()) {116                 imageio.write(extend, "png", new file(dirname + savepath.substring(savepath.lastindexof("\\"))));117                 system.out.println("savepath : " + dirname + savepath.substring(savepath.lastindexof("\\")));118                 system.out.println("extend success!");119                 int w = neatmaxx - neatminx + 1;120                 int h = neatmaxy - neatminy + 1;121                 for(int i = 0; i < w; i++) {122                     for(int j = 1; j <= h; j++) {123                         imagefilter cropfilter = new cropimagefilter(256 * i, 256* (h - j), 256, 256);124                         image img = toolkit.getdefaulttoolkit().createimage(new filteredimagesource(image.getsource(),cropfilter));125                         bufferedimage tag = new bufferedimage(256, 256 , bufferedimage.type_int_bgr);126                         graphics2d gs = tag.creategraphics();127                         tag = gs.getdeviceconfiguration().createcompatibleimage(256, 256, transparency.translucent);128                         gs.dispose();129                         gs = tag.creategraphics();130                         gs.drawimage(img, 0, 0, null);131                         g.dispose();132                         string croppicname = dirname + "\\tile" + (neatminx + i) + "_" + (neatminy + j - 1) + ".png"; 
133                         imageio.write(tag, "png", new file(croppicname));134                     }135                 }136                 system.out.println("切割图片成功!");137             } else {138                 system.out.println("创建目录失败!");139             }140         }141     }142 143 }

代码的核心思想是将原图片


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