Python各坐标系之间的转换（高斯、WGS84、Web墨卡托、瓦片坐标）
本文整理了一些地理坐标系之间的转换（python代码）
pip install pyproj
import math
from pyproj import CRS
from pyproj import Transformer
from pyproj import _datadir, datadir # 加上这个linux打包执行不报错
crs_WGS84 = CRS.from_epsg(4326) # WGS84地理坐标系
crs_WebMercator = CRS.from_epsg(3857) # Web墨卡托投影坐标系
cell_size = 0.009330691929342804 # 分辨率（米），一个像素表示的大小(24级瓦片)
origin_level = 24 # 原始瓦片级别
EarthRadius = 6378137.0 # 地球半径
tile_size = 256 # 瓦片大小
def GK2WGS84(x_y, d):
"""
高斯坐标转WGS84坐标
:param x_y: 高斯坐标x,y集合
:param d: 带号
:return: 纬度,经度集合
"""
format = '+proj=tmerc +lat_0=0 +lon_0=' + str(d * 3) + ' +k=1 +x_0=500000 +y_0=0 +ellps=WGS84 +units=m +no_defs'
crs_GK = CRS.from_proj4(format)
transformer = Transformer.from_crs(crs_GK, crs_WGS84)
lat_lon = transformer.itransform(x_y)
return lat_lon
def WGS84ToWebMercator(lat_lon):
"""
WGS84坐标转web墨卡托坐标
:param lat_lon: 纬度,经度集合
:return: web墨卡托坐标x,y集合
"""
transformer = Transformer.from_crs(crs_WGS84, crs_WebMercator)
x_y = transformer.itransform(lat_lon)
return x_y
def WebMercator2WGS84(x_y):
"""
web墨卡托坐标转WGS84坐标
:param x_y: web墨卡托坐标x,y集合
:return: 纬度,经度集合
"""
transformer = Transformer.from_crs(crs_WebMercator, crs_WGS84)
lat_lon = transformer.itransform(x_y)
return lat_lon
def GK2WGS84_Single(x, y, d):
"""
高斯坐标转WGS84坐标
:param x: 高斯坐标x
:param y: 高斯坐标y
:param d: 带号
:return: 纬度,经度
"""
format = '+proj=tmerc +lat_0=0 +lon_0=' + str(d * 3) + ' +k=1 +x_0=500000 +y_0=0 +ellps=WGS84 +units=m +no_defs'
crs_GK = CRS.from_proj4(format)
transformer = Transformer.from_crs(crs_GK, crs_WGS84)
lat, lon = transformer.transform(x, y)
return lat, lon
def WGS84ToGK_Single(lat, lon):
"""
WGS84坐标转高斯坐标
:param lat: WGS84坐标纬度
:param lon: WGS84坐标经度
:return: 高斯坐标x,y
"""
d = int((lon + 1.5) / 3)
format = '+proj=tmerc +lat_0=0 +lon_0=' + str(d * 3) + ' +k=1 +x_0=500000 +y_0=0 +ellps=WGS84 +units=m +no_defs'
crs_GK = CRS.from_proj4(format)
transformer = Transformer.from_crs(crs_WGS84, crs_GK)
x, y = transformer.transform(lat, lon)
return x, y
def WGS84ToWebMercator_Single(lat, lon):
"""
WGS84坐标转web墨卡托坐标
:param lat: WGS84坐标纬度
:param lon: WGS84坐标经度
:return: web墨卡托坐标x,y
"""
transformer = Transformer.from_crs(crs_WGS84, crs_WebMercator)
x, y = transformer.transform(lat, lon)
return x, y
def WebMercator2WGS84_Single(x, y):
"""
web墨卡托坐标转WGS84坐标
:param x: web墨卡托坐标x
:param y: web墨卡托坐标y
:return: 纬度,经度
"""
transformer = Transformer.from_crs(crs_WebMercator, crs_WGS84)
lat, lon = transformer.transform(x, y)
return lat, lon
def pixel2WebMercator(pixel, min_x, min_y, height, cell_size):
"""
像素坐标转web墨卡托坐标
:param pixel: 像素坐标
:param min_x: web墨卡托坐标的最小x值
:param min_y: web墨卡托坐标的最小y值
:param height: 图片高
:param cell_size: 地面分辨率（1像素代表多少米）
:return: web墨卡托坐标
"""
x = pixel[0] * cell_size + min_x
y = (height - pixel[1]) * cell_size + min_y
return x, y
def GK2WebMercator_Single(x, y, d):
"""
高斯坐标转Web墨卡托坐标
:param x: 高斯坐标x值
:param y: 高斯坐标y值
:param d: 带号
:return: web墨卡托坐标
"""
format = '+proj=tmerc +lat_0=0 +lon_0=' + str(d * 3) + ' +k=1 +x_0=500000 +y_0=0 +ellps=WGS84 +units=m +no_defs'
crs_GK = CRS.from_proj4(format)
transformer = Transformer.from_crs(crs_GK, crs_WebMercator)
web_x, web_y = transformer.transform(x, y)
return web_x, web_y
def web2Pixel(x, y, level):
"""
Web墨卡托坐标转像素坐标
:param x: Web墨卡托坐标x值
:param y: Web墨卡托坐标y值
:param level: 瓦片级别
:return: 像素坐标
"""
real_cell_size = cell_size * math.pow(2, (origin_level - level))
pixel_x = math.floor((x + math.pi * EarthRadius) / real_cell_size)
pixel_y = math.floor((math.pi * EarthRadius - y) / real_cell_size)
return pixel_x, pixel_y
def pixel2Web(pixel_x, pixel_y, level):
"""
像素坐标转Web墨卡托坐标
:param pixel_x: 像素x坐标
:param pixel_y: 像素y坐标
:param level: 瓦片级别
:return: web墨卡托坐标
"""
real_cell_size = cell_size * math.pow(2, (origin_level - level))
web_x = pixel_x * real_cell_size - (math.pi * EarthRadius)
web_y = math.pi * EarthRadius - (pixel_y * real_cell_size)
return web_x, web_y
def pixelGetTile(pixel):
"""
计算像素所在的瓦片号
:param pixel: 像素坐标
:return: 瓦片行列号
"""
tile_x = int(pixel[0] / tile_size)
tile_y = int(pixel[1] / tile_size)
return tile_x, tile_y
format格式说明
