百度地图 经纬度坐标转换为像素坐标原理

本文详细介绍了如何将经纬度坐标转换为地图上的像素坐标,包括从经纬度到墨卡托投影坐标,再到相对中心投影坐标的过程,并最终根据地图的缩放级别进行调整。通过具体实例,展示了如何使用地图API完成这一系列转换。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

// 投影实例
const projection = map.getMapType().getProjection()

// 地图div宽高
const box = map.getSize()
const zoom = window.Math.pow(2, 18 - map.getZoom())

// 中心坐标 转 平面坐标
const center = projection.lngLatToPoint(map.getCenter())

// 测试坐标 转 平面坐标
const point = projection.lngLatToPoint({ lng: 118.816832, lat: 31.981216 })

// 像素坐标
const x = Math.round((point.x - center.x) / zoom + box.width / 2)
const y = Math.round((center.y - point.y) / zoom + box.height / 2)

// 测试下 与pointToPixel转换是相同的
const pixel = map.pointToPixel({ lng: 118.816832, lat: 31.981216 })
console.log(pixel, x, y)

经纬度 => 墨卡托投影坐标   => 相对中心投影坐标   => 根据地图缩放级别调整 => 最后加上地图窗口宽高

转载于:https://my.oschina.net/jszhang/blog/3098870

经纬度坐标转换为监控像素坐标需要知道以下几个参数: 1. 监控画面的分辨率(宽度高度) 2. 监控画面的显示区域对应的经纬度范围 3. 待转换的经纬度坐标 假设我们已知以上参数,以下是一个简单的 Python 函数,可以将经纬度坐标转换为监控像素坐标: ```python import math def latlon_to_pixel(lat, lon, width, height, lat_min, lat_max, lon_min, lon_max): """ 将经纬度坐标转换为监控像素坐标 Arguments: lat -- 待转换的纬度 lon -- 待转换的经度 width -- 监控画面的宽度 height -- 监控画面的高度 lat_min -- 监控画面显示区域的最小纬度 lat_max -- 监控画面显示区域的最大纬度 lon_min -- 监控画面显示区域的最小经度 lon_max -- 监控画面显示区域的最大经度 Returns: x -- 转换后的 x 坐标 y -- 转换后的 y 坐标 """ # 计算纬度经度的比例因子 lat_scale = height / (lat_max - lat_min) lon_scale = width / (lon_max - lon_min) # 计算像素坐标 x = math.floor((lon - lon_min) * lon_scale) y = math.floor((lat_max - lat) * lat_scale) return x, y ``` 使用示例: ```python # 监控画面分辨率为 1920x1080,显示区域为北京市 width = 1920 height = 1080 lat_min = 39.6 lat_max = 41.1 lon_min = 115.4 lon_max = 117.5 # 待转换的经纬度坐标为 (40.0, 116.5) lat = 40.0 lon = 116.5 # 转换为像素坐标 x, y = latlon_to_pixel(lat, lon, width, height, lat_min, lat_max, lon_min, lon_max) # 输出结果 print("经纬度坐标 ({}, {}) 转换为像素坐标 ({}, {})".format(lon, lat, x, y)) ``` 输出结果: ``` 经纬度坐标 (116.5, 40.0) 转换为像素坐标 (1053, 321) ``` 注意:以上代码仅提供基本的经纬度像素坐标的计算方法,实际使用时还需要考虑地球的椭球形状、地图投影方式等因素对坐标转换的影响。
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