cesium添加原生MVT矢量瓦片方案

項目中需要基于cesium接入mvt格式的服務并支持屬性拾取查詢,通過一系列預研測試,最后選擇cesium-mvt-imagery-provider開源插件完成,關鍵源碼信息如下:

npm i cesium cesium-mvt-imagery-provider //安裝依賴包// 加載圖層import CesiumMVTImageryProvider from "cesium-mvt-imagery-provider";const imageryProvider = new CesiumMVTImageryProvider({urlTemplate: "http://localhost:8080/testmvt/{z}/{x}/{y}.mvt",layerName: "layerName", // 圖層名 必傳style: feature => { // 圖層樣式 必傳可根據條件分別設置樣式return {strokeStyle: "green",fillStyle: "green",lineWidth: 1,};},onSelectFeature: feature => {  // 屬性拾取事件console.log("Feature is selected");},credit: "cesium.js",
});
viewer.scene.imageryLayers.addImageryProvider(imageryProvider);
//const currentLayer = viewer.scene.imageryLayers.addImageryProvider(imageryProvider);
//currentLayer.alpha = 0.5;

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/pingmian/88692.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/pingmian/88692.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/pingmian/88692.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

AI金融風控:識別欺詐,量化風險的新利器

AI金融風控:識別欺詐,量化風險的新利器深度學習算法穿透海量交易數據,92.5%的不良貸款識別率宣告了金融風險防控新時代的來臨。深圳桑達銀絡科技有限公司在2025年6月申請的“基于人工智能的金融交易反欺詐系統”專利,揭示了金融風…

【unitrix】 5.0 第二套類型級二進制數基本結構體(types2.rs)

一、源碼 這是一個使用 Rust 類型系統實現類型級(type-level)二進制數的設計。 //! 類型級二進制數表示方案(第二套方案) //! //! 使用嵌套泛型結構體表示二進制數,支持整數和小數表示。use crate::sealed::Sealed;/// 類型級二進制數結構體 …

DAY01:【ML 第一彈】機器學習概述

一、三大概念 1.1 人工智能(AI) Artificial Intelligence 人工智能AI is the field that studies the synthesis and analysis of computational agents that act intelligently 1.2 機器學習(ML) Machine Learning 機器學習Fi…

AGX Xavier 搭建360環視教程【一、先確認方案】

設備默認自帶 NVIDIA 硬件編解碼能力(NVDEC/NVENC),但是需要你在 OpenCV 和 FFmpeg 里正確啟用 調通 GStreamer 或 nvmpi,才真正能用起來!這里的硬解碼是核心:Jetson 平臺的硬解碼,要么走 GStr…

服務器怎么跑Python項目?

在服務器上運行 Python 項目通常涉及 環境配置、依賴安裝、項目部署 和 進程管理。以下是詳細步驟:1. 連接服務器確保你能通過 SSH 訪問服務器:ssh usernameyour_server_ip(如果是本地測試,可跳過這一步)2. 安裝 Pytho…

【軟件設計師】

UML 類圖中的關系用例圖中的關系 關系例子類圖用例圖順序圖 概念示例通信圖活動圖泳道圖狀態圖

Java 內部類詳解:從基礎到實戰,掌握嵌套類、匿名類與局部類的使用技巧

作為一名 Java 開發工程師,你一定在實際開發中遇到過這樣的場景:想在一個類內部定義另一個邏輯相關的類;需要為某個接口或抽象類提供一個臨時實現(比如監聽器);想利用面向對象特性來組織代碼結構&#xff0…

Java設計模式之行為型模式(觀察者模式)介紹與說明

一、模式結構 觀察者模式包含以下四個角色: Subject(主題/被觀察者) 維護觀察者列表,提供注冊(registerObserver)、移除(removeObserver)觀察者的方法,并定義通知所有觀察…

實現一個點擊輸入框可以彈出的數字軟鍵盤控件 qt 5.12

我們將創建兩個自定義組件: 1. NumericInputField:一個輸入框,當點擊時彈出數字鍵盤。 2. NumericKeyboard:一個可縮放的數字鍵盤。 設計思路: - NumericInputField 是一個常規的輸入框,但點擊后會彈出 Num…

Java 深入解析:JVM對象創建與內存機制全景圖

第一章:引言 Java 是一種面向對象的編程語言,對象(Object)是其最基本的組成單位。Java 的“一切皆對象”不僅體現在語法層面,更體現在運行時,幾乎所有數據都以對象形式存在于內存中。 然而,很…

Redis 基本操作筆記

1. Redis 簡介 Redis(Remote Dictionary Server)是一個開源的、高性能的鍵值對存儲系統,通常作為數據庫、緩存、消息中間件等使用。它支持多種數據類型,包括字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。 Redis 特點: 性能&…

Docker從環境配置到應用上云的極簡路徑

Docker從環境配置到應用上云的極簡路徑主要包括環境配置、應用容器化、選擇云平臺及部署應用等步驟,具體如下: - 配置Docker環境: - 安裝Docker:根據操作系統下載對應版本的Docker安裝包。如在Linux系統中,可使用命令…

Slicer渲染Dicom到nrrd

Slicer渲染Dicom到nrrd 工作中遇到一些處理Dicom數據的需求,個人通過網絡上的一些教程 對于原始數據嘗試轉換到nrrd時,發現部分的窗體數據的渲染方向不一致 進一步發現這些很多定義的方向是跟設備廠家強相關的,不同廠家對于同一段的Dicom參…

QT中設計qss字體樣式但是沒有用【已解決】

檢查一下stylesheet里面是不是有不能被QT讀取的CSS語言,可能會跟字體顏色沖突錯誤示范:/* 錯誤示例:QSS 中使用 box-shadow */ QPushButton {box-shadow: 0 4px 8px rgba(0, 0, 0, 0.3); /* Qt 不支持此屬性 */ }刪掉就行了如果后續想用陰影…

uniapp獲取狀態欄高度,膠囊按鈕的高度,底部安全區域的高度,自定義導航欄

相關API uni.getSystemInfoSync() uni.getMenuButtonBoundingClientRect() 創建一個utils文件夾,該文件下封裝一個systemInfo.js /*** 系統信息工具類* 封裝獲取系統狀態欄、導航欄和安全區域等相關信息的方法*/// 獲取系統信息并緩存 const systemInfo uni.get…

jQuery 文本屬性值

一、前言在網頁開發中,我們經常需要對頁面上的文本內容進行操作,例如動態修改段落文字、讀取用戶輸入框的內容、更新按鈕文本等。jQuery 提供了簡潔而強大的方法來處理這些常見的文本操作需求。本文將帶你全面了解 jQuery 中用于操作文本內容的三個核心方…

JAVA并發——為什么Java中的ThreadLocal對key的引用為弱引用

1、ThreadLocal 的用途 給每個線程提供自己獨立的變量副本,實現線程間隔離。 常用于: 數據庫連接、Session 緩存、用戶上下文(如 userId)線程池中的線程復用時避免共享污染;實現線程封閉的設計模式 2、內存泄漏 使用弱…

【C++】多線程同步三劍客介紹

目錄 條件變量 頭文件 主要操作函數 1、等待操作 2、喚醒操作 使用示例 信號量 頭文件 主要操作函數 1、信號量初始化 2、等待操作(P操作) 3、信號操作(V操作) 4、獲取信號量值 5、銷毀信號量 使用示例 互斥鎖 …

《Java Web程序設計》實驗報告八 JSP+Servlet+JDBC+MySQL實現課程管理

目 錄 一、實驗目的 二、實驗環境 三、實驗步驟和內容 1、小組成員分工(共計4人) 2、實驗方案 3、實驗結果與分析 4、項目任務評價 四、遇到的問題和解決方法 五、實驗總結 一、實驗目的 1、掌握mysql的安裝、數據庫表單創建 2、掌握JDBC的鏈接…

基于數據挖掘的課程推薦系統研究

摘要本研究設計并開發了一套基于先進數據挖掘技術的智能化課程推薦系統。該系統創新性地采用了協同過濾算法與內容推薦算法相結合的混合推薦策略,通過深度分析學生在學習平臺上的歷史行為數據(包括選課記錄、學習時長、測試成績等)以及課程的…