From cfe94938bf5a8e03512058c8ff17e81e090e71e6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: hanyixuanten Date: Sat, 30 May 2026 20:06:23 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Initial=20commit:=20GPS=E8=BD=A8=E8=BF=B9?= =?UTF-8?q?=E6=95=B0=E6=8D=AE=E5=A4=84=E7=90=86=E5=B7=A5=E5=85=B7?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .gitignore | 17 ++ back.py | 410 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ read.py | 500 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 3 files changed, 927 insertions(+) create mode 100644 .gitignore create mode 100644 back.py create mode 100644 read.py diff --git a/.gitignore b/.gitignore new file mode 100644 index 0000000..bf9c648 --- /dev/null +++ b/.gitignore @@ -0,0 +1,17 @@ +# 忽略 HTML 文件（生成的地图文件） +*.html + +# 忽略 GPX 文件（原始轨迹数据文件） +*.gpx + +# Python 缓存 +__pycache__/ +*.pyc +*.pyo +*.pyd +*.egg-info/ + +# 环境文件 +.env +venv/ +.venv/ diff --git a/back.py b/back.py new file mode 100644 index 0000000..55aaa75 --- /dev/null +++ b/back.py @@ -0,0 +1,410 @@ +import gpxpy +import folium +import os +import math +import glob +from datetime import datetime, timedelta + +# 定义可用的地图源 +MAP_TILES = { + "高德卫星图": "http://webst02.is.autonavi.com/appmaptile?style=6&x={x}&y={y}&z={z}", + "高德街道图": "http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=8&x={x}&y={y}&z={z}" +} +# 地图源的属性信息 +MAP_ATTRIBUTION = { + "高德卫星图": '© 高德地图', + "高德街道图": '© 高德地图' +} + +def wgs84_to_gcj02(lng, lat): + """ + WGS84转GCJ02(火星坐标系) + 将GPS的WGS84坐标转换为高德地图使用的GCJ02坐标 + """ + a = 6378245.0 # 长半轴 + ee = 0.00669342162296594323 # 扁率 + + # 判断是否在国内 + if (lng < 72.004 or lng > 137.8347) or (lat < 0.8293 or lat > 55.8271): + return lng, lat + + dlat = _transform_lat(lng - 105.0, lat - 35.0) + dlng = _transform_lng(lng - 105.0, lat - 35.0) + + radlat = lat / 180.0 * math.pi + magic = math.sin(radlat) + magic = 1 - ee * magic * magic + sqrtmagic = math.sqrt(magic) + + dlat = (dlat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtmagic) * math.pi) + dlng = (dlng * 180.0) / (a / sqrtmagic * math.cos(radlat) * math.pi) + + mglat = lat + dlat + mglng = lng + dlng + + return mglng, mglat + +def _transform_lat(lng, lat): + ret = -100.0 + 2.0 * lng + 3.0 * lat + 0.2 * lat * lat + 0.1 * lng * lat + 0.2 * math.sqrt(abs(lng)) + ret += (20.0 * math.sin(6.0 * lng * math.pi) + 20.0 * math.sin(2.0 * lng * math.pi)) * 2.0 / 3.0 + ret += (20.0 * math.sin(lat * math.pi) + 40.0 * math.sin(lat / 3.0 * math.pi)) * 2.0 / 3.0 + ret += (160.0 * math.sin(lat / 12.0 * math.pi) + 320 * math.sin(lat * math.pi / 30.0)) * 2.0 / 3.0 + return ret + +def _transform_lng(lng, lat): + ret = 300.0 + lng + 2.0 * lat + 0.1 * lng * lng + 0.1 * lng * lat + 0.1 * math.sqrt(abs(lng)) + ret += (20.0 * math.sin(6.0 * lng * math.pi) + 20.0 * math.sin(2.0 * lng * math.pi)) * 2.0 / 3.0 + ret += (20.0 * math.sin(lng * math.pi) + 40.0 * math.sin(lng / 3.0 * math.pi)) * 2.0 / 3.0 + ret += (150.0 * math.sin(lng / 12.0 * math.pi) + 300.0 * math.sin(lng / 30.0 * math.pi)) * 2.0 / 3.0 + return ret + +def format_datetime(dt): + """ + 格式化日期时间，去掉时区信息 + """ + if dt: + return dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") + return "未知" + +def format_duration(seconds): + """ + 格式化持续时间 + """ + if seconds is None: + return "未知" + + hours = int(seconds // 3600) + minutes = int((seconds % 3600) // 60) + secs = int(seconds % 60) + + if hours > 0: + return f"{hours}小时{minutes}分{secs}秒" + elif minutes > 0: + return f"{minutes}分{secs}秒" + else: + return f"{secs}秒" + +def parse_gpx_file(gpx_file_path): + """ + 解析GPX文件，优化了速度平滑处理和运动时间计算（自动剔除暂停时间） + """ + # 配置参数 + MAX_SPEED_THRESHOLD = 50.0 # 最高时速上限 (km/h)，超过此值可能是漂移 + PAUSE_THRESHOLD_SECONDS = 3 # 采样间隔超过3秒视为暂停 + SPEED_WINDOW_SIZE = 3 # 速度平滑窗口大小 + + try: + with open(gpx_file_path, 'r', encoding='utf-8') as gpx_file: + gpx = gpxpy.parse(gpx_file) + + points = [] + total_distance = 0 + moving_time_seconds = 0 # 净运动时间 + start_time = None + end_time = None + + # 临时存储速度用于平滑处理 + recent_speeds = [] + + for track in gpx.tracks: + for segment in track.segments: + previous_point = None + + for i, point in enumerate(segment.points): + # 坐标转换 + gcj_lng, gcj_lat = wgs84_to_gcj02(point.longitude, point.latitude) + + segment_distance = 0 + raw_speed = 0 + time_diff = 0 + + if previous_point: + # 计算距离 (使用WGS84原始坐标计算距离更准确，再转换用于显示) + segment_distance = gpxpy.geo.haversine_distance( + previous_point['raw_lat'], previous_point['raw_lng'], + point.latitude, point.longitude + ) + total_distance += segment_distance + + # 计算时间差 + if point.time and previous_point['time']: + time_diff = (point.time - previous_point['time']).total_seconds() + + # --- 改进2：暂停检测逻辑 --- + # 如果时间间隔在阈值内，计入运动时间 + if 0 < time_diff < PAUSE_THRESHOLD_SECONDS: + moving_time_seconds += time_diff + + # 计算原始速度 + if time_diff > 0: + raw_speed = (segment_distance / time_diff) * 3.6 # km/h + + # --- 改进1：速度平滑处理 --- + # 剔除极端错误的数字 + if raw_speed > MAX_SPEED_THRESHOLD: + raw_speed = recent_speeds[-1] if recent_speeds else 0 + + recent_speeds.append(raw_speed) + if len(recent_speeds) > SPEED_WINDOW_SIZE: + recent_speeds.pop(0) + + # 取窗口平均值作为当前点的瞬时速度 + smoothed_speed_kmh = sum(recent_speeds) / len(recent_speeds) + + # 记录时间 + if i == 0 and point.time and not start_time: + start_time = point.time + + duration_from_start = (point.time - start_time).total_seconds() if start_time and point.time else 0 + + point_data = { + 'latitude': gcj_lat, + 'longitude': gcj_lng, + 'raw_lat': point.latitude, # 保留原始坐标用于距离计算 + 'raw_lng': point.longitude, + 'elevation': point.elevation, + 'time': point.time, + 'cumulative_distance': total_distance, + 'instantaneous_speed': smoothed_speed_kmh / 3.6, # 转回 m/s 保持统一 + 'duration_from_start': duration_from_start, + 'segment_distance': segment_distance + } + points.append(point_data) + previous_point = point_data + + if not points: return None + + end_time = points[-1]['time'] + + # 计算总时长（包含暂停） + total_duration_hours = (end_time - start_time).total_seconds() / 3600 if start_time and end_time else 0 + # 计算运动时长（剔除暂停） + moving_duration_hours = moving_time_seconds / 3600 + + # 其他统计逻辑 (海拔等) 保持不变... + elevations = [p['elevation'] for p in points if p['elevation'] is not None] + elevation_gain = 0 + if len(elevations) > 1: + for i in range(1, len(elevations)): + if elevations[i] > elevations[i-1]: + elevation_gain += elevations[i] - elevations[i-1] + + speeds_kmh = [p['instantaneous_speed'] * 3.6 for p in points] + max_speed = max(speeds_kmh) if speeds_kmh else 0 + avg_speed = (total_distance / 1000) / moving_duration_hours if moving_duration_hours > 0 else 0 + + return { + 'points': points, + 'total_distance': total_distance / 1000, + 'start_time': format_datetime(start_time), + 'end_time': format_datetime(end_time), + 'num_points': len(points), + 'min_elevation': min(elevations) if elevations else None, + 'max_elevation': max(elevations) if elevations else None, + 'avg_elevation': sum(elevations)/len(elevations) if elevations else None, + 'elevation_gain': elevation_gain, + 'duration_hours': moving_duration_hours, # 这里改为返回运动时间 + 'total_elapsed_hours': total_duration_hours, # 保留一个总耗时 + 'avg_speed': avg_speed, + 'max_speed': max_speed + } + except Exception as e: + print(f"解析GPX文件时出错: {e}") + return None + +def create_map_with_track(gpx_data, output_file='gpx_track_map.html'): + """ + 使用folium创建带有轨迹的地图，默认提供多个地图源选项 + 添加鼠标悬停显示路程、速度和时间功能 + 轨迹始终显示，没有选择框控制 + """ + if not gpx_data or not gpx_data['points']: + print("没有轨迹数据可显示") + return + + points = gpx_data['points'] + + # 计算地图中心点 + center_lat = sum(p['latitude'] for p in points) / len(points) + center_lon = sum(p['longitude'] for p in points) / len(points) + + # 创建地图 - 使用高德街道图作为默认地图 + m = folium.Map( + location=[center_lat, center_lon], + zoom_start=13, + tiles=None # 不设置默认瓦片 + ) + + # 添加所有地图源作为可选图层 + for tile_name, tile_url in MAP_TILES.items(): + folium.TileLayer( + tiles=tile_url, + attr=MAP_ATTRIBUTION[tile_name], + name=tile_name + ).add_to(m) + + # 创建轨迹线的坐标列表和对应的工具提示数据 + track_coordinates = [] + tooltip_data = [] + + for point in points: + track_coordinates.append((point['latitude'], point['longitude'])) + + # 准备工具提示信息 + distance_km = point['cumulative_distance'] / 1000 + speed_kmh = point['instantaneous_speed'] * 3.6 # 转换为km/h + + tooltip = f""" +
+ 位置信息
+ 路程: {distance_km:.2f} km
+ 速度: {speed_kmh:.1f} km/h
+ 时间: {format_datetime(point['time'])}
+ 持续时间: {format_duration(point['duration_from_start'])} +
+ """ + tooltip_data.append(tooltip) + + # 创建轨迹线 - 直接添加到地图，不使用FeatureGroup + track_line = folium.PolyLine( + track_coordinates, + color='red', + weight=5, + opacity=0.8, + popup='GPS轨迹' + ) + track_line.add_to(m) + + # 添加透明的多边形覆盖物用于捕获鼠标事件 + for i in range(len(track_coordinates) - 1): + # 创建两个相邻点之间的小线段 + segment_coords = [track_coordinates[i], track_coordinates[i + 1]] + + # 使用半透明的多边形来捕获悬停事件 + hover_polygon = folium.PolyLine( + segment_coords, + color='transparent', + weight=15, # 较宽的透明线以便于悬停 + opacity=0.01, # 几乎完全透明 + tooltip=folium.Tooltip( + tooltip_data[i + 1], # 显示后一个点的信息 + sticky=False, + permanent=False + ) + ) + hover_polygon.add_to(m) + + # 添加起点标记 + start_point = points[0] + folium.Marker( + [start_point['latitude'], start_point['longitude']], + popup=f"起点\n时间: {format_datetime(start_point['time'])}", + tooltip="起点", + icon=folium.Icon(color='green', icon='play', prefix='fa') + ).add_to(m) + + # 添加终点标记 + end_point = points[-1] + folium.Marker( + [end_point['latitude'], end_point['longitude']], + popup=f"终点\n时间: {format_datetime(end_point['time'])}", + tooltip="终点", + icon=folium.Icon(color='red', icon='stop', prefix='fa') + ).add_to(m) + + # 在轨迹上添加关键点标记（每25%的距离添加一个） + num_key_points = 4 + for i in range(1, num_key_points): + target_distance = (gpx_data['total_distance'] * 1000) * (i / num_key_points) + + # 找到最接近目标距离的点 + closest_point = min(points, key=lambda x: abs(x['cumulative_distance'] - target_distance)) + + folium.CircleMarker( + [closest_point['latitude'], closest_point['longitude']], + radius=4, + popup=f"路程: {closest_point['cumulative_distance']/1000:.2f} km", + tooltip=f"{i*25}% 路程点", + color='blue', + fill=True, + fillColor='blue' + ).add_to(m) + + # 添加信息框 - 缩小尺寸并添加最高速度 + info_html = f""" +
+ 轨迹信息
+ 总距离: {gpx_data['total_distance']:.2f} km
+ 轨迹点数: {gpx_data['num_points']}
+ 开始时间: {gpx_data['start_time']}
+ 结束时间: {gpx_data['end_time']}
+ """ + + # 添加海拔信息（如果存在） + if gpx_data['min_elevation'] is not None: + info_html += f"最低海拔: {gpx_data['min_elevation']:.1f} m
" + info_html += f"最高海拔: {gpx_data['max_elevation']:.1f} m
" + info_html += f"平均海拔: {gpx_data['avg_elevation']:.1f} m
" + info_html += f"累计爬升: {gpx_data['elevation_gain']:.0f} m
" + + # 添加时间和速度信息 + if gpx_data['duration_hours'] > 0: + hours = int(gpx_data['duration_hours']) + minutes = int((gpx_data['duration_hours'] - hours) * 60) + info_html += f"持续时间: {hours}时{minutes}分
" + info_html += f"平均速度: {gpx_data['avg_speed']:.1f} km/h
" + info_html += f"最高速度: {gpx_data['max_speed']:.1f} km/h
" + + info_html += "
使用提示: 鼠标悬停轨迹查看详情" + info_html += "
" + m.get_root().html.add_child(folium.Element(info_html)) + + # 添加图层控制（只控制地图源，不控制轨迹） + folium.LayerControl().add_to(m) + + # 保存地图 + m.save(output_file) + return m + +def batch_process_gpx_files(folder_path): + """ + 批量处理文件夹中的所有GPX文件 + """ + gpx_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.gpx")) + + if not gpx_files: + print("在指定文件夹中未找到GPX文件") + return + + processed_count = 0 + + for gpx_file in gpx_files: + print(f"正在处理: {os.path.basename(gpx_file)}") + gpx_data = parse_gpx_file(gpx_file) + + if gpx_data: + output_filename = os.path.splitext(gpx_file)[0] + '_map.html' + create_map_with_track(gpx_data, output_filename) + processed_count += 1 + print(f" 已生成: {os.path.basename(output_filename)}") + + return processed_count + +if __name__ == "__main__": + print("GPX轨迹可视化工具") + print("正在处理当前文件夹中的GPX文件...") + + # 获取当前程序所在文件夹路径 + current_folder = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + + # 批量处理当前文件夹中的所有GPX文件 + processed_count = batch_process_gpx_files(current_folder) + + print(f"处理完成！共生成 {processed_count} 个地图文件") + print("请在浏览器中打开生成的HTML文件查看轨迹地图") + print("提示：您可以在右上角切换不同的地图图层") + print("新功能：鼠标悬停在轨迹线上可以查看实时路程、速度和时间信息") \ No newline at end of file diff --git a/read.py b/read.py new file mode 100644 index 0000000..28e5c41 --- /dev/null +++ b/read.py @@ -0,0 +1,500 @@ +import gpxpy +import folium +import os +import math +import glob +import html +import json +from datetime import datetime + +# 定义可用的地图源 +MAP_TILES = { + "高德卫星图": "http://webst02.is.autonavi.com/appmaptile?style=6&x={x}&y={y}&z={z}", + "高德街道图": "http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=8&x={x}&y={y}&z={z}" +} +# 地图源的属性信息 +MAP_ATTRIBUTION = { + "高德卫星图": '© 高德地图', + "高德街道图": '© 高德地图' +} + +# 性能配置：超过此点数不生成逐点悬停层，避免浏览器卡顿 +# MAX_POINTS_FOR_HOVER = 500 + +def wgs84_to_gcj02(lng, lat): + """ + WGS84转GCJ02(火星坐标系) + 将GPS的WGS84坐标转换为高德地图使用的GCJ02坐标 + """ + a = 6378245.0 # 长半轴 + ee = 0.00669342162296594323 # 扁率 + + # 判断是否在国内 + if (lng < 72.004 or lng > 137.8347) or (lat < 0.8293 or lat > 55.8271): + return lng, lat + + dlat = _transform_lat(lng - 105.0, lat - 35.0) + dlng = _transform_lng(lng - 105.0, lat - 35.0) + + radlat = lat / 180.0 * math.pi + magic = math.sin(radlat) + magic = 1 - ee * magic * magic + sqrtmagic = math.sqrt(magic) + + dlat = (dlat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtmagic) * math.pi) + dlng = (dlng * 180.0) / (a / sqrtmagic * math.cos(radlat) * math.pi) + + mglat = lat + dlat + mglng = lng + dlng + + return mglng, mglat + +def _transform_lat(lng, lat): + ret = -100.0 + 2.0 * lng + 3.0 * lat + 0.2 * lat * lat + 0.1 * lng * lat + 0.2 * math.sqrt(abs(lng)) + ret += (20.0 * math.sin(6.0 * lng * math.pi) + 20.0 * math.sin(2.0 * lng * math.pi)) * 2.0 / 3.0 + ret += (20.0 * math.sin(lat * math.pi) + 40.0 * math.sin(lat / 3.0 * math.pi)) * 2.0 / 3.0 + ret += (160.0 * math.sin(lat / 12.0 * math.pi) + 320 * math.sin(lat * math.pi / 30.0)) * 2.0 / 3.0 + return ret + +def _transform_lng(lng, lat): + ret = 300.0 + lng + 2.0 * lat + 0.1 * lng * lng + 0.1 * lng * lat + 0.1 * math.sqrt(abs(lng)) + ret += (20.0 * math.sin(6.0 * lng * math.pi) + 20.0 * math.sin(2.0 * lng * math.pi)) * 2.0 / 3.0 + ret += (20.0 * math.sin(lng * math.pi) + 40.0 * math.sin(lng / 3.0 * math.pi)) * 2.0 / 3.0 + ret += (150.0 * math.sin(lng / 12.0 * math.pi) + 300.0 * math.sin(lng / 30.0 * math.pi)) * 2.0 / 3.0 + return ret + +def format_datetime(dt): + """ + 格式化日期时间，去掉时区信息 + """ + if dt: + return dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") + return "未知" + +def format_duration(seconds): + """ + 格式化持续时间 + """ + if seconds is None: + return "未知" + + hours = int(seconds // 3600) + minutes = int((seconds % 3600) // 60) + secs = int(seconds % 60) + + if hours > 0: + return f"{hours}小时{minutes}分{secs}秒" + elif minutes > 0: + return f"{minutes}分{secs}秒" + else: + return f"{secs}秒" + +def parse_gpx_file(gpx_file_path): + """ + 解析GPX文件，优化了速度平滑处理和运动时间计算（自动剔除暂停时间） + """ + # 配置参数 + MAX_SPEED_THRESHOLD = 50.0 # 最高时速上限 (km/h)，超过此值可能是漂移 + PAUSE_THRESHOLD_SECONDS = 3 # 采样间隔超过3秒视为暂停 + SPEED_WINDOW_SIZE = 3 # 速度平滑窗口大小 + + try: + # 尝试多种编码，避免非UTF-8文件导致崩溃 + gpx_content = None + for encoding in ['utf-8', 'utf-8-sig', 'gbk', 'gb2312', 'latin-1']: + try: + with open(gpx_file_path, 'r', encoding=encoding) as f: + gpx_content = f.read() + break + except (UnicodeDecodeError, UnicodeError): + continue + if gpx_content is None: + print(f"无法解码文件: {gpx_file_path}") + return None + gpx = gpxpy.parse(gpx_content) + + points = [] + total_distance = 0 + moving_time_seconds = 0 # 净运动时间 + point_moving_time = 0 # 每个轨迹点的累计运动时间（排除暂停） + start_time = None + end_time = None + + # 临时存储速度用于平滑处理 + recent_speeds = [] + + for track in gpx.tracks: + for segment in track.segments: + previous_point = None + + for i, point in enumerate(segment.points): + # 坐标转换 + gcj_lng, gcj_lat = wgs84_to_gcj02(point.longitude, point.latitude) + + segment_distance = 0 + raw_speed = 0 + time_diff = 0 + + if previous_point: + # 计算距离 (使用WGS84原始坐标计算距离更准确，再转换用于显示) + segment_distance = gpxpy.geo.haversine_distance( + previous_point['raw_lat'], previous_point['raw_lng'], + point.latitude, point.longitude + ) + total_distance += segment_distance + + # 计算时间差 + if point.time and previous_point['time']: + time_diff = (point.time - previous_point['time']).total_seconds() + + # --- 改进2：暂停检测逻辑 --- + # 如果时间间隔在阈值内，计入运动时间 + if 0 < time_diff < PAUSE_THRESHOLD_SECONDS: + moving_time_seconds += time_diff + point_moving_time += time_diff + + # 计算原始速度 + if time_diff > 0: + raw_speed = (segment_distance / time_diff) * 3.6 # km/h + + # --- 改进1：速度平滑处理 --- + # 剔除极端错误的数字，用0替代而非前一个值（防止异常值传播） + if raw_speed > MAX_SPEED_THRESHOLD: + raw_speed = 0.0 + + recent_speeds.append(raw_speed) + if len(recent_speeds) > SPEED_WINDOW_SIZE: + recent_speeds.pop(0) + + # 取窗口平均值作为当前点的瞬时速度 + smoothed_speed_kmh = sum(recent_speeds) / len(recent_speeds) if recent_speeds else 0.0 + + # 记录时间 + if i == 0 and point.time and not start_time: + start_time = point.time + + point_data = { + 'latitude': gcj_lat, + 'longitude': gcj_lng, + 'raw_lat': point.latitude, # 保留原始坐标用于距离计算 + 'raw_lng': point.longitude, + 'elevation': point.elevation, + 'time': point.time, + 'cumulative_distance': total_distance, + 'instantaneous_speed': smoothed_speed_kmh / 3.6, # 转回 m/s 保持统一 + 'duration_from_start': point_moving_time, + 'segment_distance': segment_distance + } + points.append(point_data) + previous_point = point_data + + if not points: return None + + # 安全获取结束时间（点可能没有时间戳） + end_time = None + for p in reversed(points): + if p['time'] is not None: + end_time = p['time'] + break + + # 如果仍未找到开始时间，从第一个有时间戳的点获取 + if start_time is None: + for p in points: + if p['time'] is not None: + start_time = p['time'] + break + + # 计算总时长（包含暂停），只有两者都不为None才计算 + total_duration_hours = 0.0 + if start_time and end_time: + total_duration_hours = (end_time - start_time).total_seconds() / 3600 + # 计算运动时长（剔除暂停） + moving_duration_hours = moving_time_seconds / 3600 + + # 其他统计逻辑 (海拔等) 保持不变... + elevations = [p['elevation'] for p in points if p['elevation'] is not None] + elevation_gain = 0 + if len(elevations) > 1: + for i in range(1, len(elevations)): + if elevations[i] > elevations[i-1]: + elevation_gain += elevations[i] - elevations[i-1] + + speeds_kmh = [p['instantaneous_speed'] * 3.6 for p in points] + max_speed = max(speeds_kmh) if speeds_kmh else 0 + avg_speed = (total_distance / 1000) / moving_duration_hours if moving_duration_hours > 0 else 0 + + return { + 'points': points, + 'total_distance': total_distance / 1000, + 'start_time': format_datetime(start_time), + 'end_time': format_datetime(end_time), + 'num_points': len(points), + 'min_elevation': min(elevations) if elevations else None, + 'max_elevation': max(elevations) if elevations else None, + 'avg_elevation': sum(elevations)/len(elevations) if elevations else None, + 'elevation_gain': elevation_gain, + 'duration_hours': moving_duration_hours, # 这里改为返回运动时间 + 'total_elapsed_hours': total_duration_hours, # 保留一个总耗时 + 'avg_speed': avg_speed, + 'max_speed': max_speed + } + except Exception as e: + print(f"解析GPX文件时出错: {e}") + return None + +def create_map_with_track(gpx_data, output_file='gpx_track_map.html'): + """ + 使用folium创建带有轨迹的地图，默认提供多个地图源选项 + 添加鼠标悬停显示路程、速度和时间功能 + 轨迹始终显示，没有选择框控制 + """ + if not gpx_data or not gpx_data['points']: + print("没有轨迹数据可显示") + return + + points = gpx_data['points'] + + # 计算地图中心点 + center_lat = sum(p['latitude'] for p in points) / len(points) + center_lon = sum(p['longitude'] for p in points) / len(points) + + # 创建地图 - 使用高德街道图作为默认地图 + m = folium.Map( + location=[center_lat, center_lon], + zoom_start=13, + tiles=None # 不设置默认瓦片 + ) + + # 添加所有地图源作为可选图层 + for tile_name, tile_url in MAP_TILES.items(): + folium.TileLayer( + tiles=tile_url, + attr=MAP_ATTRIBUTION[tile_name], + name=tile_name + ).add_to(m) + + # 创建轨迹线的坐标列表和对应的工具提示数据 + track_coordinates = [] + tooltip_data = [] + + for point in points: + track_coordinates.append((point['latitude'], point['longitude'])) + + # 准备工具提示信息（使用 html.escape 防止 XSS） + distance_km = point['cumulative_distance'] / 1000 + speed_kmh = point['instantaneous_speed'] * 3.6 # 转换为km/h + + tooltip = ( + f'
' + f'位置信息
' + f'路程: {distance_km:.2f} km
' + f'速度: {speed_kmh:.1f} km/h
' + f'时间: {html.escape(format_datetime(point["time"]))}
' + f'持续时间: {html.escape(format_duration(point["duration_from_start"]))}' + f'
' + ) + tooltip_data.append(tooltip) + + # 创建轨迹线 - 直接添加到地图 + track_line = folium.PolyLine( + track_coordinates, + color='red', + weight=5, + opacity=0.8, + popup='GPS轨迹', + tooltip='鼠标悬停查看详情' + ) + track_line.add_to(m) + + # 使用 JavaScript 实现高效的鼠标悬停（替代创建大量透明PolyLine） + # 只在点数合理时启用逐点悬停，否则降级为简单提示 + # if len(points) <= MAX_POINTS_FOR_HOVER: + if True: # 始终启用逐点悬停功能 + # 将坐标和提示数据注入 JS + coords_json = json.dumps([[p['latitude'], p['longitude']] for p in points]) + tooltips_json = json.dumps(tooltip_data, ensure_ascii=False) + + hover_js = f""" + + """ + m.get_root().html.add_child(folium.Element(hover_js)) + + # 添加起点标记 + start_point = points[0] + folium.Marker( + [start_point['latitude'], start_point['longitude']], + popup=f"起点\n时间: {format_datetime(start_point['time'])}", + tooltip="起点", + icon=folium.Icon(color='green', icon='play', prefix='fa') + ).add_to(m) + + # 添加终点标记 + end_point = points[-1] + folium.Marker( + [end_point['latitude'], end_point['longitude']], + popup=f"终点\n时间: {format_datetime(end_point['time'])}", + tooltip="终点", + icon=folium.Icon(color='red', icon='stop', prefix='fa') + ).add_to(m) + + # 在轨迹上添加关键点标记（每25%的距离添加一个） + num_key_points = 4 + for i in range(1, num_key_points): + target_distance = (gpx_data['total_distance'] * 1000) * (i / num_key_points) + + # 找到最接近目标距离的点 + closest_point = min(points, key=lambda x: abs(x['cumulative_distance'] - target_distance)) + + folium.CircleMarker( + [closest_point['latitude'], closest_point['longitude']], + radius=4, + popup=f"路程: {closest_point['cumulative_distance']/1000:.2f} km", + tooltip=f"{i*25}% 路程点", + color='blue', + fill=True, + fillColor='blue' + ).add_to(m) + + # 添加信息框 - 缩小尺寸并添加最高速度 + info_html = f""" +
+ 轨迹信息
+ 总距离: {gpx_data['total_distance']:.2f} km
+ 轨迹点数: {gpx_data['num_points']}
+ 开始时间: {gpx_data['start_time']}
+ 结束时间: {gpx_data['end_time']}
+ """ + + # 添加海拔信息（如果存在） + if gpx_data['min_elevation'] is not None: + info_html += f"最低海拔: {gpx_data['min_elevation']:.1f} m
" + info_html += f"最高海拔: {gpx_data['max_elevation']:.1f} m
" + info_html += f"平均海拔: {gpx_data['avg_elevation']:.1f} m
" + info_html += f"累计爬升: {gpx_data['elevation_gain']:.0f} m
" + + # 添加时间和速度信息 + if gpx_data['duration_hours'] > 0: + hours = int(gpx_data['duration_hours']) + minutes = int((gpx_data['duration_hours'] - hours) * 60) + info_html += f"持续时间: {hours}时{minutes}分
" + info_html += f"平均速度: {gpx_data['avg_speed']:.1f} km/h
" + info_html += f"最高速度: {gpx_data['max_speed']:.1f} km/h
" + + info_html += "
使用提示: 鼠标悬停轨迹查看详情" + info_html += "
" + m.get_root().html.add_child(folium.Element(info_html)) + + # 添加图层控制（只控制地图源，不控制轨迹） + folium.LayerControl().add_to(m) + + # 保存地图 + m.save(output_file) + return m + +def batch_process_gpx_files(folder_path): + """ + 批量处理文件夹中的所有GPX文件 + """ + gpx_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.gpx")) + + if not gpx_files: + print("在指定文件夹中未找到GPX文件") + return + + processed_count = 0 + + for gpx_file in gpx_files: + print(f"正在处理: {os.path.basename(gpx_file)}") + gpx_data = parse_gpx_file(gpx_file) + + if gpx_data: + output_filename = os.path.splitext(gpx_file)[0] + '_map.html' + create_map_with_track(gpx_data, output_filename) + processed_count += 1 + print(f" 已生成: {os.path.basename(output_filename)}") + + return processed_count + +if __name__ == "__main__": + print("GPX轨迹可视化工具") + print("正在处理当前文件夹中的GPX文件...") + + # 获取当前程序所在文件夹路径 + current_folder = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + + # 批量处理当前文件夹中的所有GPX文件 + processed_count = batch_process_gpx_files(current_folder) + + print(f"处理完成！共生成 {processed_count} 个地图文件") + print("请在浏览器中打开生成的HTML文件查看轨迹地图") + print("提示：您可以在右上角切换不同的地图图层") + print("新功能：鼠标悬停在轨迹线上可以查看实时路程、速度和时间信息") \ No newline at end of file