【更新】再探百度高德地图建筑物轮廓获取手法，python+opencv轮廓一键矢量化城市白模

geobuilding于近日新增了mask轮廓转矢量功能。该功能可将cv二值图像导出的轮廓，或segment-anything分割产生的轮廓，或图像标注产生的轮廓数据。转换为GIS矢量数据。

需要提供以下数据

1、轮廓数据
2、图片4点经纬度
3、图片宽，高

基于视频中的获取轮廓原理，geobuilding同时对高德地图和百度地图做了测试。本次测试位置：四川省雅安市名山区。名山区地处较偏远，在网络找不到建筑物白模数据。百度和高德地图都有一定的数据。下面是百度和高德地图，分片抓图拼接后的名山区大图。

很明显百度的数据要比高德多了不少，那么我们对该图进行cv二值化轮廓导出，使用geobuilding mask轮廓转失量化工具。

这里不再选择直角化，看下效果

可以看到虽然百度的建筑物较多，但是还是比较粗糙的，对连续楼栋做了合并处理。

地图链接，放大到一定层级可看到建筑物

高德地图名山区，
https://amap.com/search?query=%E5%90%8D%E5%B1%B1%E5%8C%BA&city=511800&geoobj=102.90893%7C29.999095%7C103.363562%7C30.189355&zoom=12.28

百度地图名山区
https://map.baidu.com/search/%E5%90%8D%E5%B1%B1%E5%8C%BA/@11478158.40406172,3491770.6750657824,18.06z?querytype=s&da_src=shareurl&wd=%E5%90%8D%E5%B1%B1%E5%8C%BA&c=268&src=0&pn=0&sug=0&l=13&b=(12618861,4102678;12668013,4128118)&from=webmap&biz_forward=%7B%22scaler%22:2,%22styles%22:%22pl%22%7D&device_ratio=2