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使用python进行运动轨迹合并:多次骑行跑步轨迹叠加显示

时间:2018-12-24 22:36:24      阅读:697      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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现有各种各样的运动app、运动手表手环以及gps码表等可以用于记录日常骑行或跑步等运动轨迹;但轨迹显示多数只限于显示一天的轨迹,经过搜索只发现一篇文章介绍跑步轨迹叠加方法(查看),根据教程尝试了下还因为perl语言的一些插件没搞定,果断放弃决定自己动手丰衣足食。

先上效果图:

ps:那条长线不是绘制的有问题,的确是单日骑行距离最远的一次,260多公里(开始30多公里由于码表磁铁位置问题只记录了几公里,码表记录233公里)。

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济南市附近轨迹,缺个环泰:

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卫星地图轨迹:

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轨迹绘制方法:

作为一位骑行爱好者,手头刚好有一部捷安特码表。虽然其对应的APP显示的数据一应俱全,但是轨迹显示效果非常一般,如下图所示。作为一名经验丰富的IT从业者,多年的职业训练带来的敏锐直觉告诉我(没错,就是要自吹自擂然后加粗强调一下!):既然它的app能画出轨迹,码表本身必然保存有轨迹的原始数据,而且很有可能是gps的经纬度组成的点的序列。只要能拿到这些轨迹的原始数据,就能根据经纬度画出所有轨迹。

 

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说干就干,首先把码表通过USB连接电脑,尝试一下看能不能访问内部的文件。进展顺利,发现内部有很多如下所示的.fit文件,而且文件名恰好跟自己的运动日期匹配,且文件大小根据对应日期骑行距离的长短大小不一,想必就是轨迹记录源文件了。

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尝试用文本编辑器打开上述.fit文件,居然是乱码——很不幸,.fit文件是二进制文件,无法直接使用。经过一系列搜索发现.fit文件可以通过如下命令转换为另一种文本类型的gpx文件。

                gpsbabel -i garmin_fit -f 170712051156.fit -o gpx -F 170712051156.gpx 

但是目录下一百个文件,逐个文件执行命令并生成对应的gpx文件那得啥时候搞完?

一、gpx文件获取

linux优势立马体现出来,接下来给出获取gpx文件的详细步骤:

1. 进入存放.fit文件的目录,列出目录下的文件;

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2. 把所有的fit文件名导入到文件fitfilelist中;

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   打开fitfilelist查看文件内容,是一百个fit文件名(图中截取部分):

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3.使用正则表达式进行替换(正则表达式的使用),上图中的文件内容变成下图所示:

 技术分享图片4.通过source fitfilelist执行fitfilelist文件中的一系列gpsbabel命令,等执行完就可以看到目录下多了很多gpx文件

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5.创建gpxfile目录并将gpx文件移动到该目录:

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查看一下gpx文件的内容,可以看到文件内容主要就是一系列经纬度、高度、时间、速度数据:

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至此完成获取gpx文件部分。

二、利用gpx文件画轨迹图

这部分需要一定的python、django、javascript、HTML、CSS语言基础,以及了解高德地图API,看着语言很多,每个知识点只需要了解一点点就好;本文也直接给出了参考代码,不懂的地方可以去参考相关的官方文档。

本人也是一个跟芯片手册打交道的C语言驱动工程师,提到的这些语言基本都是为了画图现学的; 对于完成目标而言,学习难度并不高(能写出商用级别的代码又是另外一回事了)。

调用高德API画轨迹的步骤如下:

1.将第一部分获取到的gpx存放到/root/virenv_python3/django_for_study/mysite/polls/xmls/目录下;

2.django的view.py python文件导入xml解析模块:import xml.etree.ElementTree as ET,并编写函数完成如下功能:

    遍历gpx文件,获取每个文件中的经纬度信息保存到变量path_dot中,所有文件的path_dot组成path_list, 通过render函数渲染给模板。

    高能预警此处有坑:利用ElementTree模块递归查找gpx格式的xml文件(见上图)时,想通过查找‘trkpt’这个tag获取到每个tag下的‘lat’和‘lon’两个属性,但是无论如何获取不到,后来将tag打印出来发现内容为‘{http://www.topografix.com/GPX/1/0}trkpt‘,即在trkpt前面加了文件中定义的xmlns的内容,将代码改为下图的496行所示就搞定了。

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 3.模板中通过javascript调用高德地图API加载地图,并为地图添加由一系列经纬度点组成的矢量折线:

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3.设置url触发步骤2中的showmap函数,在浏览器中访问该URL,大功告成。现在还有点问题就是轨迹相比地图整体向西偏移了100米左右,我的码表以及小伙伴的码表数据绘制的轨迹偏移差不多。而且多次经过同一个位置的路线基本是叠加在一起的,这样看来码表记录基本准确,在数据基础上整体加个偏移就能跟地图完美重合了;有时间再研究。

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使用python进行运动轨迹合并:多次骑行跑步轨迹叠加显示

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原文地址:https://www.cnblogs.com/leituhaomo/p/10165286.html

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