osm2pgsql 使用教程
1. 项目介绍
osm2pgsql 是一个开源工具,用于将 OpenStreetMap (OSM) 数据导入到 PostgreSQL/PostGIS 数据库中。它是许多渲染工具链、Nominatim 地理编码器以及其他处理 OSM 数据的应用程序的关键组成部分。osm2pgsql 提供了灵活的配置选项,允许用户在导入数据之前清理和转换 OSM 数据,并且支持多种 OSM 文件格式(如 XML、PBF、O5M)。
2. 项目快速启动
2.1 安装依赖
在开始之前,确保系统中已经安装了以下依赖:
- PostgreSQL (9.6+)
- PostGIS (2.5+)
- Boost 库
- expat
- proj
- bzip2
- zlib
- Lua (可选)
2.2 下载并编译 osm2pgsql
# 克隆仓库
git clone https://github.com/osm2pgsql-dev/osm2pgsql.git
cd osm2pgsql
# 创建构建目录
mkdir build
cd build
# 配置并编译
cmake ..
make
# 安装
sudo make install
2.3 导入 OSM 数据
假设你已经下载了一个 OSM 数据文件(如 planet.osm.pbf),可以使用以下命令将其导入到 PostgreSQL 数据库中:
osm2pgsql -c -d mydatabase -U myuser -H myhost -P myport -S default.style planet.osm.pbf
其中:
-c表示创建新数据库-d指定数据库名称-U指定数据库用户-H指定数据库主机-P指定数据库端口-S指定样式文件
3. 应用案例和最佳实践
3.1 创建栅格地图
osm2pgsql 常用于将 OSM 数据导入数据库,然后使用渲染工具(如 Mapnik)生成栅格地图。以下是一个简单的流程:
- 导入 OSM 数据到 PostgreSQL 数据库。
- 配置 Mapnik 样式文件。
- 使用 Mapnik 渲染地图。
3.2 地理编码
Nominatim 是一个基于 OSM 数据的地理编码器,osm2pgsql 是其数据导入的关键工具。通过 osm2pgsql 导入 OSM 数据后,Nominatim 可以提供地址查询和反向地理编码服务。
3.3 地理空间分析
osm2pgsql 导入的数据可以用于各种地理空间分析任务,如路径规划、空间查询等。PostGIS 提供了强大的地理空间函数,可以与 osm2pgsql 导入的数据无缝集成。
4. 典型生态项目
4.1 Mapnik
Mapnik 是一个开源的地图渲染引擎,常与 osm2pgsql 结合使用,用于生成高质量的地图图像。
4.2 Nominatim
Nominatim 是一个基于 OSM 数据的地理编码器,osm2pgsql 是其数据导入的关键工具。
4.3 pgRouting
pgRouting 是一个 PostGIS 扩展,提供了路径规划和网络分析功能。osm2pgsql 导入的数据可以与 pgRouting 结合使用,进行复杂的路径规划和分析。
通过以上步骤,你可以快速上手 osm2pgsql,并将其应用于各种地理信息系统项目中。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00