街の通りの設計プロジェクトで、学習プロセスので、ソートBaiduのマップストリートをクロールのビットうち最近の家庭教師のアプリケーション要件分析、総括するためのシンプルな。
1百度のパノラマAPIの紹介
まず、添付のBaiduの公式文書を。
簡単な分析パノラマAPIリクエストを構成しています：
"http://api.map.baidu.com/panorama/v2?ak=E4805d16520de693a3fe707cdc962045&width=512&height=256&location=116.313393,40.04778&fov=180&heading=0&pitch=0"
AK =キー、幅+高さ=画像サイズ、位置の緯度と経度の座標= Benpian任意パノラマ取得モード、FOV、ピッチと3つのパラメータを見出しは、特別な注意を必要とします。FOV = 360を省略することができる他の二つのパラメータの全体のパノラマビューをクロール;しかしストリート（FOV = 180）を変形しない、一般的に、以下に示すクロール所望の場合は、ピッチおよび方位の値を考慮する必要があります。繰り返し試験後、ピッチ= 20視野角は、道路の方位角に応じて、より正常である場合のサンプリング点（セクション4を参照）。
2、元の道路網を取得
：アイデアの道路ネットワークデータは、次のような、多くのある取得
OpenStreetMapのダウンロードから（1）
すべての後にOSMの国内データ、完全なので正確ではない、とBaiduは道路網のマッピングして、比較的大きな（すべての後、我々はBaiduの通りで登る）、テストのためにお勧めします非公式の使用。
（2）直接登るBaiduは道路網の地図に
明らかに最善の方法ですが、私は多分、機密データを推測し、直接クロールする方法を見つけるために周りに検索されませんでした。
（3）は、地図画像をインターセプトし、道路網のベクトル抽出
選んだ、ここで、電子地図ソフトへのオンラインアクセスをたくさんBaiduのマップインターセプタを（リングハウスの兄のマスターに、それが簡単にソフトウェアの原作者の学術的なメイクから、公開番号を指定できます「）ダウンロードで。0.5Betaと1.0Beta私は、問題を抱えている0.4Beta最終版の使用を試してみました。
このバージョンでは、ユニークな機能を持っているFirefoxブラウザを少しトラブルをインストールする必要が、しかし：あなたはストリートビューナビゲーション軌道（8上図）をダウンロードすることができ、路上でクロールすることは非常に便利な用語です。得られたPS図をダウンロードした後GISを導入することによって調整しました。
3ネットワーク・データ処理
ベクトル化処理が分割され、3つのステップを簡略化ジオリファレンス、最初の2つのステップを逆にしてもよいです。
3.1ベクトル化
（1）将png图片的band 1拖入GIS，右键按照合适的阈值进行二值化分类（阈值影响道路识别精度，具体情况具体分析），再Reclassify重分类（非道路类的数值可设为NoData），得到纯路网栅格图。
（2）栅格转polygon，再转回栅格。这一步是为了提高精度，让栅格边缘更顺滑，不讲究的也可省略。
（3）使用ArcScan工具提取道路中心线，完成初步矢量化。具体操作步骤可参考这个教程。
3.2 地理配准
下载的图片不含地理坐标信息，可能和实际位置差了十万八千里，比例也可能不同，需要手动配准调整。这里使用了OSM的路网作为参照。
（1）坐标系问题：涉及到投影坐标系和地理坐标系之间的设置和转化，直观来看投影坐标下的地图会稍“瘦”“窄”一些（毕竟地球是个球面），具体使用哪个依据自己的需求定，只要和参照路网统一即可，不影响后续采样点的坐标获取。
（2）比例问题：可调出Scale工具在编辑模式下调节，也可并在下一步。
（3）配准问题：使用空间校正工具与参照点对点Link一定数量后即可配准。当然，艺高人胆大可以选择直接Move。
3.3 简化
经由栅格矢量化得到的路网比较复杂，有非常多不必要的转折和节点，可以使用Simplify Line（简化线）工具适当简化到近似直线的状态。如果道路断线太多也可以适当合并，具体方法暂时没研究。
*4 道路角度计算
*注：本步骤适用于普通视角街景图的爬取（fov=180），如果仅需要360°全景图（fov=360），则可跳过。
我们使用p1、p2两个变量分别存储同一条道路的两个相反方向对应的角度值，其中0≤p1≤180（代表自北向南和自西向东），180≤p2≤360（代表自南向北和自东向西）。可以根据实际需求（单向or双向街景）决定是否两者均要计算。
为得到p1、p2的值，需要先计算道路线段的绝对角度a，计算方法见一位师兄写的文档。经简单归纳，得：
p1 = a + 90 (0≤a≤90)
p1 = a - 90 (90≤a≤180)
p2 = p1 + 180
当然，肯定存在更简便直接的计算方法，本篇暂时不研究。
5 观测点采样
观测点的采样也有多种方式。我们使用Densify工具等距离增密道路的vertice，再通过Feature Vertices To Points转为采样点。经纬度坐标值可以使用Add XY Coordinates工具直接添加在属性表中。每个点对应的道路角度值和道路编号等信息用Spatial Join叠加获取。
完成后导出并整理采样点数据csv，举例如图（id=观测点编号）：
6 Python街景爬取
爬取代码基于同门师兄的过往研究稍加修改得到，完整的代码网上有不少教程，这里就不赘述了。导入csv，使用数组读取并存储采样点信息，将相应数值填入API请求的url即可。
url = "http://api.map.baidu.com/panorama/v2?ak=" + baidumap_key + "&width=1024&height=512&location=" +
str(data[1]) + "," + str(data[2]) + "&coordtype=wgs84ll&fov=90&pitch=20&heading="
# 设置存储路径
url_a = os.path.join(outdir, str(data[0]) + "-" + str(data[3]) + ".bmp")
url_b = os.path.join(outdir, str(data[0]) + "-" + str(data[4]) + ".bmp")
# 设置heading的值，开始爬取
urllib.request.urlretrieve(url + str(data[3]), url_a)
urllib.request.urlretrieve(url + str(data[4]), url_b)
值得一提的是，百度全景图配额目前已降至100张/天，但实测可同时使用多个key，每个key可爬取约160-200张。然而，持续多天大量爬取有被监测到异常并封ip的可能，用ip修改工具（比如梯子？）或许可破。
