GPS模块软件处理的坑：分度秒转成分度

Posted 2023-05-08

参考技术A GPS模块输出的数据是NMEA格式，其中GPGGA字段包含我们需要的经纬度信息。

例：$GPGGA,092204.999,4250.5589,S,14718.5084,E,1,04,24.4,12.2,M,19.7,M,,0000*1F

其中 4250.5589,S,14718.5084,E 就是经度和纬度数据，其格式是

纬度：ddmm.mmmmm（度分）

经度：dddmm.mmmmm（度分）

google Earth Pro是免费、强大的地图工具，它支持导入包含经纬度的csv文件，用来描点，使我们更直观的看gps的定位信息。（算了吧，国内基本无法连接的，看接下来用高德）

但是google Earth Pro中需要dd.ddddd格式的经纬度，所以我们要将ddmm.mmmm转换成dd.ddddd。

转换公式 dd.ddddd = dd + mm.mmmm/60

网上很多其它文章的公式都是错误的。

由于一些特殊原因，地图经纬度在国内还要转一下：
可以要第三方地图，例如高德或百度，还需要再转一次坐标。以高德为例，需要调用http接口转换，转换可以是多组，特别适合服务器一次请求多个的情况：
https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/convert

转换完之后快速找地图验证一下，查看位置。
高德验证地址在这里：（根据经纬度反查）
https://lbs.amap.com/console/show/picker

116.487585177952,39.991754014757

使用python获得N个区分度较高的RGB颜色值

 获得任意N个区分度最高的RGB颜色值是一个经典的问题，之前在做一些可视化的东西时需要解决这个问题。首先去网上找了一些方法，未果，于是想自己来搞，心里的想法是，先给出一个距离函数用来度量两个RGB颜色值的区分度，然后再通过随机和贪心的方式依次获得N个颜色值。如果要这样搞的话，距离函数的定义就非常关键了，这就避免不了要去看一些学术论文，想着就有点畏惧，又要查文献、读文献，感觉要花好几天时间。于是就先放下了，用随机生成颜色的方法来解决，但是效果很不好。今天又认真的查了一些资料，发现10年前，已经有人在Stack Overflow上问过了，其中第二个回答很全面，获赞最多，既给出了一些文献研究，又在N比较小的情况下给出了一些简单的解决方案。第一个回答的获赞也不少，而且非常简单，在这里，我就选了第一个回答用python实现了一下，其思路是先通过随机的方式获得N个区分度比较高的HLS颜色值，然后再将其转换为RGB颜色，代码如下所示（GitHub地址）。

import colorsys
import random

def get_n_hls_colors(num):
hls_colors = []
i = 0
step = 360.0 / num
while i < 360:
h = i
s = 90 + random.random() * 10
l = 50 + random.random() * 10
_hlsc = [h / 360.0, l / 100.0, s / 100.0]
hls_colors.append(_hlsc)
i += step

return hls_colors

def ncolors(num):
rgb_colors = []
if num < 1:
return rgb_colors
hls_colors = get_n_hls_colors(num)
for hlsc in hls_colors:
_r, _g, _b = colorsys.hls_to_rgb(hlsc[0], hlsc[1], hlsc[2])
r, g, b = [int(x * 255.0) for x in (_r, _g, _b)]
rgb_colors.append([r, g, b])

return rgb_colors
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