我正在使用 Python 和 Cartopy 创建一个 map 应用程序，并尝试使用开源 map 图 block 作为背景，以获得比默认 Cartopy map 更多的选项。
它非常适合放大到相当近的 map ，但是当我尝试从更高的高度获取 View 时，出现了问题。如果我将缩放设置为 11，它就可以工作。如果我将它设置为 12，它会无限期地挂起并且不提供回溯。
OSM 和 Stamen map 服务器的结果相同。
这是一个简短的自包含示例(请注意，一两行可能是我尝试过的各种方法的产物)
import matplotlib as mpl
mpl.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.io.img_tiles as cimgt
def custom_background(source_point):
source_point = source_point.split(" ")
source_point = (float(source_point[0]), float(source_point[1]))
dx = 1.5
dy = 1.5
lon_min, lon_max = source_point[0]-dx, source_point[0]+dx
lat_min, lat_max = source_point[1]-dy, source_point[1]+dy
zoom = 7
map_url = "https://www.openstreetmap.org/#map={}/{}/{}".format(zoom,source_point[0],source_point[1])
tile = cimgt.OSM(url=map_url)
tile = cimgt.StamenTerrain()
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
ax.set_extent([lat_min, lat_max, lon_min, lon_max])
ax.add_image(tile, zoom)
#~ ax.add_image(tile)
return ax
custom_background("45.068466 -66.45477")
plt.savefig("tile.png")
结果，缩放 = 7:
但如果我将缩放比例更改为 14，则无论我允许它运行多长时间，程序都不会完成。
传递给 cimgt.OSM() 的 url 参数是可选的。无论有没有它，我都会得到相同的结果。 (参见:https://scitools.org.uk/cartopy/docs/v0.16/cartopy/io/img_tiles.html#cartopy.io.img_tiles.OSM)
我是不是漏掉了什么？任何帮助将不胜感激，谢谢。
请您参考如下方法:
"zoom" levels are based on a Quadtree 。从本质上讲，增加“缩放”分辨率会使图 block 数量增加四次方。
所以:
zoom level 0: 4^0 = 1 tile(s) to cover the globe
zoom level 1: 4^1 = 4 tile(s) to cover the globe
...
zoom level 7: 4^7 = 16,384 tile(s) to cover the globe
...
zoom level 14: 4^14 = 268,435,456 tile(s) to cover the globe
因此，如果您请求大面积的高缩放级别的图 block ，您最终可能会请求很多的图 block 。
在名为 find_images 的 Tiler 对象上有一个有用但未记录的方法。它的实现并不太复杂:
https://github.com/SciTools/cartopy/blob/v0.16.0/lib/cartopy/io/img_tiles.py#L103-L122 .
通过这种方法，我们实际上可以看到将用于给定范围的图 block 。重要的是，需要在平铺程序的坐标系中提供范围(几乎完全是 Web Mercator)。
In [1]: import cartopy.io.img_tiles as cimgt
In [2]: import shapely.geometry as sgeom
In [3]: import cartopy.crs as ccrs
In [4]: tiler = cimgt.OSM()
In [5]: pt = 45.068466, -66.45477
In [6]: target = sgeom.box(pt[0] - 1.5, pt[1] - 1.5, pt[0] + 1.5, pt[1] + 1.5)
In [7]: target_mercator = tiler.crs.project_geometry(target, ccrs.Geodetic()).geoms[0]
因此，所有的部分都准备就绪后，我们就可以开始找出我们需要在特定缩放级别绘制哪些图 block :
对于您指定的目标，在缩放级别 0，我们需要以下图 block (x, y, z):
In [8]: list(tiler.find_images(target_mercator, 0))
Out[8]: [(0, 0, 0)]
对于z=1，还是只有一个瓦片:
In [9]: list(tiler.find_images(target_mercator, 1))
Out[9]: [(1, 1, 1)]
但是对于 z=2，我们显然跨越了一个 tile 边界，因为我们现在需要两个 tile 来覆盖目标域:
In [10]: list(tiler.find_images(target_mercator, 2))
Out[10]: [(2, 2, 2), (2, 3, 2)]
Naturally, the list grows as we increase the zoom level:
In [11]: list(tiler.find_images(target_mercator, 3))
Out[11]: [(4, 5, 3), (5, 5, 3), (4, 6, 3), (5, 6, 3)]
In [12]: list(tiler.find_images(target_mercator, 6))
Out[12]: [(39, 47, 6), (40, 47, 6), (39, 48, 6), (40, 48, 6)]
当我们点击 z=7 时，我们发现我们需要 8 个图 block 来表示相关区域:
In [13]: list(tiler.find_images(target_mercator, 7))
Out[13]:
[(79, 94, 7),
(79, 95, 7),
(80, 94, 7),
(80, 95, 7),
(79, 96, 7),
(79, 97, 7),
(80, 96, 7),
(80, 97, 7)]
我相信您可以看到这是怎么回事，但是让我们尝试将缩放级别设置为 14 以了解我们需要多少个图 block 。为了节省电力和阅读时间，我们只打印该列表的长度...
In [14]: len(list(tiler.find_images(target_mercator, 14)))
Out[14]: 47334
是的，因此在您想要的范围内请求缩放级别 14 需要您以 256x256(8 位彩色映射 PNG)下载约 47,000 个图 block 。 z=0 磁贴 ( https://a.tile.openstreetmap.org/0/0/0.png ) 压缩后约为 8882 字节，因此假设这是典型情况，您最终会下载 ~420420588 字节 (400MB)。为了将这些数据保存在内存中，您还需要大约 2.9GB 的 RAM。最后，要将此数据重新投影到 PlateCarree，您至少需要将此数量的 RAM 翻倍，并且假设一个高效的重新投影实现(cartopy 不是)。
希望这会告诉您为什么您的代码似乎需要很长时间 - 您要求它做很多工作。已经有一些关于 cartopy 是否应该在请求过多的图 block 时发出警告的讨论，但它总是归结为一个不合理的数字(你可能实际上想要获取那么多图 block ! ).我们还讨论了自动缩放级别选择 - 如果有足够的需求，这就是 really feasible。
HTH
