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ブラウザを使用せずにPython）で埋め込まれたGoogleマップ画像をキャプチャする

Googleマップのページから、iframe内に配置して、ブラウザに地図を読み込むための「埋め込み」リンクを取得できることに気づきました。 （ここにニュースはありません）

画像サイズは非常に大きく調整できるので、大きな画像を1つの.PNGとして取得することに興味があります。

具体的には、バウンディングボックス（右上と左下の座標）から長方形の領域を定義し、適切なズーム率で対応する画像を取得したいと思います。

しかし、私の質問は次のとおりです。Pythonを使用して、このマップの「ピクセルコンテンツ」を画像オブジェクトとして取得するにはどうすればよいですか？

（私の理論的根拠は、ブラウザーがそのような画像コンテンツを取得してレンダリングできる場合、Pythonもそれを実行できるはずです）です。

編集：これは私のサンプルマップを示すHTMLファイルのコンテンツです：

_<iframe 
    width="2000"
    height="1500"
    frameborder="0"
    scrolling="yes"
    marginheight="0"
    marginwidth="0"
    src="http://maps.google.com.br/maps?hl=pt-BR&amp;ll=-30.027489,-51.229248&amp;spn=1.783415,2.745209&amp;z=10&amp;output=embed"/>
_

編集：Ned Batchelderの提案どおりに行い、上記のiframeから取得したsrcアドレスを使用してurllib.urlopen()呼び出しの内容を読み取りました。その結果、多くのjavascriptコードが作成されました。これは、Google Maps JavaScriptAPIに関係していると思います。それで、質問は残ります：地図画像を取得するために、Pythonでこれらすべてのものからいくつかの有用なものをどのように行うことができますか？

編集：このリンクには、Googleマップがマップを並べて表示する方法に関するかなり関連性のある情報が含まれているようです： http://www.codeproject.com/KB/scrapbook/googlemap.aspx

また： http://econym.org.uk/gmap/howitworks.htm

pythongoogle-mapsimage-stitching
16
heltonbiker

私はすべての答えに感謝します。 Google Maps Static APIといくつかの数式を使用して、座標空間からピクセル空間に変換するという別の方法で問題を解決することになりました。これにより、正確に「つなぎ合わせる」画像を取得できます。

興味のある人のために、ここにコードがあります。それが誰かを助けるなら、コメントしてください！

=============================

import Image, urllib, StringIO
from math import log, exp, tan, atan, pi, ceil

EARTH_RADIUS = 6378137
EQUATOR_CIRCUMFERENCE = 2 * pi * EARTH_RADIUS
INITIAL_RESOLUTION = EQUATOR_CIRCUMFERENCE / 256.0
Origin_SHIFT = EQUATOR_CIRCUMFERENCE / 2.0

def latlontopixels(lat, lon, zoom):
    mx = (lon * Origin_SHIFT) / 180.0
    my = log(tan((90 + lat) * pi/360.0))/(pi/180.0)
    my = (my * Origin_SHIFT) /180.0
    res = INITIAL_RESOLUTION / (2**zoom)
    px = (mx + Origin_SHIFT) / res
    py = (my + Origin_SHIFT) / res
    return px, py

def pixelstolatlon(px, py, zoom):
    res = INITIAL_RESOLUTION / (2**zoom)
    mx = px * res - Origin_SHIFT
    my = py * res - Origin_SHIFT
    lat = (my / Origin_SHIFT) * 180.0
    lat = 180 / pi * (2*atan(exp(lat*pi/180.0)) - pi/2.0)
    lon = (mx / Origin_SHIFT) * 180.0
    return lat, lon

############################################

# a neighbourhood in Lajeado, Brazil:

upperleft =  '-29.44,-52.0'  
lowerright = '-29.45,-51.98'

zoom = 18   # be careful not to get too many images!

############################################

ullat, ullon = map(float, upperleft.split(','))
lrlat, lrlon = map(float, lowerright.split(','))

# Set some important parameters
scale = 1
maxsize = 640

# convert all these coordinates to pixels
ulx, uly = latlontopixels(ullat, ullon, zoom)
lrx, lry = latlontopixels(lrlat, lrlon, zoom)

# calculate total pixel dimensions of final image
dx, dy = lrx - ulx, uly - lry

# calculate rows and columns
cols, rows = int(ceil(dx/maxsize)), int(ceil(dy/maxsize))

# calculate pixel dimensions of each small image
bottom = 120
largura = int(ceil(dx/cols))
altura = int(ceil(dy/rows))
alturaplus = altura + bottom


final = Image.new("RGB", (int(dx), int(dy)))
for x in range(cols):
    for y in range(rows):
        dxn = largura * (0.5 + x)
        dyn = altura * (0.5 + y)
        latn, lonn = pixelstolatlon(ulx + dxn, uly - dyn - bottom/2, zoom)
        position = ','.join((str(latn), str(lonn)))
        print x, y, position
        urlparams = urllib.urlencode({'center': position,
                                      'zoom': str(zoom),
                                      'size': '%dx%d' % (largura, alturaplus),
                                      'maptype': 'satellite',
                                      'sensor': 'false',
                                      'scale': scale})
        url = 'http://maps.google.com/maps/api/staticmap?' + urlparams
        f=urllib.urlopen(url)
        im=Image.open(StringIO.StringIO(f.read()))
        final.paste(im, (int(x*largura), int(y*altura)))
final.show()
25
heltonbiker

埋め込みリンクを使用するのではなく、Google APIに直接アクセスして、画像を静的グラフィックとして取得する必要があります。 Google Maps static image API へのリンクは次のとおりです。通常の埋め込み可能なパラメータの場合と同じように、URLにlong/latパラメータを渡すことができるようです。例えば：

http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=-30.027489,-51.229248&size=600x600&zoom=14&sensor=false

上記の座標を中心とした600x600のストリートレベルの概要が表示されます。これはブラジルのポルトアレグレのようです。これで、Nedが提案するように、urlopenとPILを使用できます。

from cStringIO import StringIO
import Image
import urllib

url = "http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=-30.027489,-51.229248&size=800x800&zoom=14&sensor=false"
buffer = StringIO(urllib.urlopen(url).read())
image = Image.open(buffer)
15
Daniel Roseman

編集：この回答のコードは改善され、簡略化されています： https://stackoverflow.com/a/50536888/585928

BenElgarからの変更を伴うheltonbikerからの優れた回答に基づいて、以下はPython 3の更新されたコードとAPIキーアクセスの追加です。誰かに役立つことを願っています：

"""
Stitch together Google Maps images from lat, long coordinates
Based on work by heltonbiker and BenElgar
Changes: 
  * updated for Python 3
  * added Google Maps API key (compliance with T&C, although can set to None)
  * handle http request exceptions
"""

import requests
from io import BytesIO
from math import log, exp, tan, atan, pi, ceil
from PIL import Image
import sys

EARTH_RADIUS = 6378137
EQUATOR_CIRCUMFERENCE = 2 * pi * EARTH_RADIUS
INITIAL_RESOLUTION = EQUATOR_CIRCUMFERENCE / 256.0
Origin_SHIFT = EQUATOR_CIRCUMFERENCE / 2.0
GOOGLE_MAPS_API_KEY = None  # set to 'your_API_key'

def latlontopixels(lat, lon, zoom):
    mx = (lon * Origin_SHIFT) / 180.0
    my = log(tan((90 + lat) * pi/360.0))/(pi/180.0)
    my = (my * Origin_SHIFT) /180.0
    res = INITIAL_RESOLUTION / (2**zoom)
    px = (mx + Origin_SHIFT) / res
    py = (my + Origin_SHIFT) / res
    return px, py

def pixelstolatlon(px, py, zoom):
    res = INITIAL_RESOLUTION / (2**zoom)
    mx = px * res - Origin_SHIFT
    my = py * res - Origin_SHIFT
    lat = (my / Origin_SHIFT) * 180.0
    lat = 180 / pi * (2*atan(exp(lat*pi/180.0)) - pi/2.0)
    lon = (mx / Origin_SHIFT) * 180.0
    return lat, lon


def get_maps_image(NW_lat_long, SE_lat_long, zoom=18):

  ullat, ullon = NW_lat_long
  lrlat, lrlon = SE_lat_long

  # Set some important parameters
  scale = 1
  maxsize = 640

  # convert all these coordinates to pixels
  ulx, uly = latlontopixels(ullat, ullon, zoom)
  lrx, lry = latlontopixels(lrlat, lrlon, zoom)

  # calculate total pixel dimensions of final image
  dx, dy = lrx - ulx, uly - lry

  # calculate rows and columns
  cols, rows = int(ceil(dx/maxsize)), int(ceil(dy/maxsize))

  # calculate pixel dimensions of each small image
  bottom = 120
  largura = int(ceil(dx/cols))
  altura = int(ceil(dy/rows))
  alturaplus = altura + bottom

  # assemble the image from stitched
  final = Image.new("RGB", (int(dx), int(dy)))
  for x in range(cols):
      for y in range(rows):
          dxn = largura * (0.5 + x)
          dyn = altura * (0.5 + y)
          latn, lonn = pixelstolatlon(ulx + dxn, uly - dyn - bottom/2, zoom)
          position = ','.join((str(latn), str(lonn)))
          print(x, y, position)
          urlparams = {'center': position,
                        'zoom': str(zoom),
                        'size': '%dx%d' % (largura, alturaplus),
                        'maptype': 'satellite',
                        'sensor': 'false',
                        'scale': scale}
          if GOOGLE_MAPS_API_KEY is not None:
            urlparams['key'] = GOOGLE_MAPS_API_KEY

          url = 'http://maps.google.com/maps/api/staticmap'
          try:                  
            response = requests.get(url, params=urlparams)
            response.raise_for_status()
          except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(e)
            sys.exit(1)

          im = Image.open(BytesIO(response.content))                  
          final.paste(im, (int(x*largura), int(y*altura)))

  return final

############################################

if __name__ == '__main__':

  # a neighbourhood in Lajeado, Brazil:
  NW_lat_long =  (-29.44,-52.0)
  SE_lat_long = (-29.45,-51.98)

  zoom = 18   # be careful not to get too many images!

  result = get_maps_image(NW_lat_long, SE_lat_long, zoom=18)
  result.show()
8
4Oh4

@ 4Oh4の答えは正しいですが、計算は必要以上に複雑です。度とラジアンの間の変換は、必要以上に頻繁に行われます。地球の半径は、理由もなく呼び出されます。すべての計算でキャンセルされます。理由もなく、ピクセル座標にオフセットが追加されます。ロゴのカットオフは、必要以上に大きくなっています。そして、変更で書かれている他のいくつかのオッズと終わり。これが私のバージョンです：

#!/usr/bin/env python
"""
Stitch together Google Maps images from lat, long coordinates
Based on work by heltonbiker and BenElgar
Changes: 
* updated for Python 3
* added Google Maps API key (compliance with T&C, although can set to None)
* handle http request exceptions

With contributions from Eric Toombs.
Changes:
* Dramatically simplified the maths.
* Set a more reasonable default logo cutoff.
* Added global constants for logo cutoff and max image size.
* Translated a couple presumably Portuguese variable names to English.
"""

import requests
from io import BytesIO
from math import log, exp, tan, atan, ceil
from PIL import Image
import sys

# circumference/radius
tau = 6.283185307179586
# One degree in radians, i.e. in the units the machine uses to store angle,
# which is always radians. For converting to and from degrees. See code for
# usage demonstration.
DEGREE = tau/360

ZOOM_OFFSET = 8
GOOGLE_MAPS_API_KEY = None  # set to 'your_API_key'

# Max width or height of a single image grabbed from Google.
MAXSIZE = 640
# For cutting off the logos at the bottom of each of the grabbed images.  The
# logo height in pixels is assumed to be less than this amount.
LOGO_CUTOFF = 32


def latlon2pixels(lat, lon, zoom):
    mx = lon
    my = log(tan((lat + tau/4)/2))
    res = 2**(zoom + ZOOM_OFFSET) / tau
    px = mx*res
    py = my*res
    return px, py

def pixels2latlon(px, py, zoom):
    res = 2**(zoom + ZOOM_OFFSET) / tau
    mx = px/res
    my = py/res
    lon = mx
    lat = 2*atan(exp(my)) - tau/4
    return lat, lon


def get_maps_image(NW_lat_long, SE_lat_long, zoom=18):

    ullat, ullon = NW_lat_long
    lrlat, lrlon = SE_lat_long

    # convert all these coordinates to pixels
    ulx, uly = latlon2pixels(ullat, ullon, zoom)
    lrx, lry = latlon2pixels(lrlat, lrlon, zoom)

    # calculate total pixel dimensions of final image
    dx, dy = lrx - ulx, uly - lry

    # calculate rows and columns
    cols, rows = ceil(dx/MAXSIZE), ceil(dy/MAXSIZE)

    # calculate pixel dimensions of each small image
    width = ceil(dx/cols)
    height = ceil(dy/rows)
    heightplus = height + LOGO_CUTOFF

    # assemble the image from stitched
    final = Image.new('RGB', (int(dx), int(dy)))
    for x in range(cols):
        for y in range(rows):
            dxn = width * (0.5 + x)
            dyn = height * (0.5 + y)
            latn, lonn = pixels2latlon(
                    ulx + dxn, uly - dyn - LOGO_CUTOFF/2, zoom)
            position = ','.join((str(latn/DEGREE), str(lonn/DEGREE)))
            print(x, y, position)
            urlparams = {
                    'center': position,
                    'zoom': str(zoom),
                    'size': '%dx%d' % (width, heightplus),
                    'maptype': 'satellite',
                    'sensor': 'false',
                    'scale': 1
                }
            if GOOGLE_MAPS_API_KEY is not None:
                urlparams['key'] = GOOGLE_MAPS_API_KEY

            url = 'http://maps.google.com/maps/api/staticmap'
            try:                  
                response = requests.get(url, params=urlparams)
                response.raise_for_status()
            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(e)
                sys.exit(1)

            im = Image.open(BytesIO(response.content))                  
            final.paste(im, (int(x*width), int(y*height)))

    return final

############################################

if __name__ == '__main__':
    # a neighbourhood in Lajeado, Brazil:
    NW_lat_long =  (-29.44*DEGREE, -52.0*DEGREE)
    SE_lat_long = (-29.45*DEGREE, -51.98*DEGREE)

    zoom = 18   # be careful not to get too many images!

    result = get_maps_image(NW_lat_long, SE_lat_long, zoom=18)
    result.show()
6
enigmaticPhysicist

これは Daniel Rosemanの答え python 3.x：

Python 3.xコード：

from io import BytesIO
from PIL import Image
from urllib import request
import matplotlib.pyplot as plt # this is if you want to plot the map using pyplot

url = "http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=-30.027489,-51.229248&size=800x800&zoom=14&sensor=false"

buffer = BytesIO(request.urlopen(url).read())
image = Image.open(buffer)

# Show Using PIL
image.show()

# Or using pyplot
plt.imshow(image)
plt.show()
6
Tanasis

より簡潔なPython 2.x互換のメソッドは

from io import BytesIO
import Image
import urllib

url = "http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=52.50058,13.31316&size=800x800&zoom=14"
buffer = BytesIO(urllib.urlopen(url).read())
image = Image.open(buffer)
image.save("map.png")
3
BBDynSys

Googleの静的地図画像を（pngとして）キャプチャ/保存する最も簡単な方法：

import requests

img = open('tmp.png','wb')
img.write(requests.get('https://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=33.0456,131.3009&zoom=12&size=320x385&key=YOUR_API_KEY').content)
img.close()
1
Nabeel Ahmed

_urllib.urlopen_はURLを開き、結果には画像バイトを取得するために使用できる.read()メソッドが含まれます。 cStringIOには、メモリ内の文字列に基づくファイルのようなオブジェクトがあります。 PILには_Image.open_関数があり、ファイルのようなものを開いて画像オブジェクトを提供します。画像オブジェクトは、そのピクセル値について尋ねることができます。

0
Ned Batchelder