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geoskill-map-style-transfer

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Transfer map styles via color mapping and histogram matching with style templates

What it does

Transfer map styles via color mapping and histogram matching with style templates

The skill document

地图风格迁移 | Map Style Transfer

Transfers the visual style of a source raster to a target: histogram matching (CDF mapping to align the mean/variance of a reference image), style templates (vintage/cool/warm/noir with gamma/contrast/hue adjustments) and palette quantization (posterization).

The three techniques can be combined: first match with --reference, then apply a template with --style, and finally quantize the color levels with --levels.

Core Algorithm / 核心算法

histogram_match uses np.unique+np.interp to map the source CDF to the reference values → apply_style_template applies grayscale/gamma/contrast/hue adjustments → quantize_palette quantizes by levels.

Dependencies / 依赖

pip install numpy rasterio scipy matplotlib geopandas shapely pillow

Usage / 使用方法

Example 1 (synthetic data, offline)

python geoskill-map-style-transfer.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out

Example 2 (histogram match to a reference)

python geoskill-map-style-transfer.py --input src.tif --reference ref.tif

Example 3 (black-and-white high-contrast noir)

python geoskill-map-style-transfer.py --input src.tif --style noir

Example 4 (palette quantization to 6 levels)

python geoskill-map-style-transfer.py --input src.tif --levels 6

Example 5 (synthetic + warm template)

python geoskill-map-style-transfer.py --bbox 116 39 117 40 --synthetic --style warm

Output / 输出

FileFormatDescription
styled.pngPNGStylized image (main deliverable)
styled.tifGeoTIFFProcessed grayscale raster (verifiable deliverable)
style_meta.jsonJSONTemplate parameters/matching statistics

Each run also produces output-manifest.json (run manifest).

Data Source / 数据源 / Source

Local GeoTIFF / vector files; --synthetic mode generates physically consistent simulated data, fully offline.

Privacy / 隐私声明 / Privacy

  • Runs offline by default; --synthetic mode requires no network at all.
  • All processing is performed locally; no user data is uploaded.

License / License

MIT

name: geoskill-map-style-transfer description: 'Transfer map styles via color mapping and histogram matching with style templates'

地图风格迁移 | Map Style Transfer

把源栅格的视觉风格迁移到目标：直方图匹配（CDF 映射对齐参考影像均值/方差）、风格模板（vintage/cool/warm/noir 的 gamma/对比度/色调）与调色板量化（海报化）。

三种手段可组合：先 --reference 匹配，再 --style 套模板，最后 --levels 量化色阶。

核心算法

histogram_match 用 np.unique+np.interp 把源 CDF 映射到参考取值 → apply_style_template 做灰度/gamma/对比度/色调 → quantize_palette 按 levels 量化。

依赖

pip install numpy rasterio scipy matplotlib geopandas shapely pillow

使用方法

示例 1（合成数据，离线）

python geoskill-map-style-transfer.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out

示例 2（直方图匹配到参考）

python geoskill-map-style-transfer.py --input src.tif --reference ref.tif

示例 3（黑白高对比 noir）

python geoskill-map-style-transfer.py --input src.tif --style noir

示例 4（调色板量化 6 级）

python geoskill-map-style-transfer.py --input src.tif --levels 6

示例 5（合成 + warm 模板）

python geoskill-map-style-transfer.py --bbox 116 39 117 40 --synthetic --style warm

输出

文件格式说明
styled.pngPNG风格化图（主产物）
styled.tifGeoTIFF处理后灰度栅格（可验证产物）
style_meta.jsonJSON模板参数/匹配统计

每次运行还会产出 output-manifest.json（运行清单）。

数据源 / Source

本地 GeoTIFF / 矢量文件；--synthetic 模式生成物理一致的模拟数据，完全离线。

隐私声明 / Privacy

  • 默认离线运行，--synthetic 模式完全无网络。
  • 所有处理在本地完成，不上传用户数据。

License

MIT

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