我正在从谷歌静态地图API加载一张图片，这张卫星图像显示的是一个数百米宽长的区域。
https://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=53.4055429,-2.9976502&zoom=16&size=400x400&maptype=satellite&key=YOUR_API_KEY
.
(53.4055429,-2.9976502) 和分辨率，如何将其扩展以计算图像左上或右下的地理位置，并最终计算图像的每个像素？这是什么样的解决方案
看起来你不需要JavaScript的解决方案，而是需要使用Python在服务器上进行操作。我已经创建了一个Python示例，但我将依靠数学计算，数学是计算坐标所需的全部内容。让我也用JS做一下，以使片段在浏览器中正常工作。你会发现，Python和JS给出相同的结果。
跳转到答案
如果你只需要每像素度数的公式，那么这里有。它们足够简单，你不需要任何外部库，只需要Python的math。详细的解释可以在下面找到。
#!/usr/bin/python
import math
w = 400
h = 400
zoom = 16
lat = 53.4055429
lng = -2.9976502
def getPointLatLng(x, y):
parallelMultiplier = math.cos(lat * math.pi / 180)
degreesPerPixelX = 360 / math.pow(2, zoom + 8)
degreesPerPixelY = 360 / math.pow(2, zoom + 8) * parallelMultiplier
pointLat = lat - degreesPerPixelY * ( y - h / 2)
pointLng = lng + degreesPerPixelX * ( x - w / 2)
return (pointLat, pointLng)
print 'NE: ', getPointLatLng(w, 0)
print 'SW: ', getPointLatLng(0, h)
print 'NW: ', getPointLatLng(0, 0)
print 'SE: ', getPointLatLng(w, h)
这个脚本的输出结果是：
$ python getcoords.py
NE: (53.40810128625675, -2.9933586655761717)
SW: (53.40298451374325, -3.001941734423828)
NW: (53.40810128625675, -3.001941734423828)
SE: (53.40298451374325, -2.9933586655761717)
我们需要开始的内容
我们有一些在URL中需要的参数https://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=53.4055429,-2.9976502&zoom=16&size=400x400&maptype=satellite&key=YOUR_API_KEY —— 坐标、缩放比例、像素大小。
让我们引入一些初始变量：
var config = {
lat: 53.4055429,
lng: -2.9976502,
zoom: 16,
size: {
x: 400,
y: 400,
}
};
512像素地球的数学
计算如下。当使用图像大小为512（请参阅文档以获取大小和缩放比例）时，缩放等级1代表完整查看地球赤道的360°。在缩放等级1的示例中可以看到这一点。这是非常重要的一点。比例尺（每像素度数）不取决于图像大小。当更改图像大小时，比例尺保持不变：请比较1和2——第二个图像是一个裁剪版本的大图像。对于googleapis的最大图像大小为640。
每次缩小将分辨率增加两倍。因此，根据经度计算出图像的宽度为
lngDegrees = 360 / 2**(zoom - 1); // full image width in degrees, ** for power
然后使用线性函数来找到图像中任意点的坐标。需要指出的是，线性仅适用于高缩放比例的图像，对于低于5倍缩放的图像，不能使用线性函数，此时数学稍微复杂一些。
lngDegreesPerPixel = lngDegrees / 512 = 360 / 2**(zoom - 1) / 2**9 = 360 / 2**(zoom + 8);
lngX = config.lng + lngDegreesPerPixel * ( point.x - config.size.x / 2);
纬度度数不同
在赤道上，纬度和经度的度数大小相同，但是如果我们向北或向南前进，由于地球上的纬线圈半径较小，因此经度度数会变得更小 - r = R * cos(lat) < R，因此图像高度以度为单位变得更小（参见P.S.）。
latDegrees = 360 / 2**(zoom - 1) * cos(lat); // full image height in degrees, ** for power
分别为：
latDegreesPerPixel = latDegrees / 512 = 360 / 2**(zoom - 1) * cos(lat) / 2**9 = 360 / 2**(zoom + 8) * cos(lat);
latY = config.lat - latDegreesPerPixel * ( point.y - config.size.y / 2)
config.lat的符号与lngX的符号不同，因为地球的经度方向与图像x方向重合，但是纬度方向与图像y方向相反。
因此，我们现在可以编写一个简单的函数，使用图片上的x和y坐标来查找像素的坐标。
var config = {
lat: 53.4055429,
lng: -2.9976502,
zoom: 16,
size: {
x: 400,
y: 400,
}
};
function getCoordinates(x, y) {
var degreesPerPixelX = 360 / Math.pow(2, config.zoom + 8);
var degreesPerPixelY = 360 / Math.pow(2, config.zoom + 8) * Math.cos(config.lat * Math.PI / 180);
return {
lat: config.lat - degreesPerPixelY * ( y - config.size.y / 2),
lng: config.lng + degreesPerPixelX * ( x - config.size.x / 2),
};
}
console.log('SW', getCoordinates(0, config.size.y));
console.log('NE', getCoordinates(config.size.x, 0));
console.log('SE', getCoordinates(config.size.x, config.size.y));
console.log('NW', getCoordinates(0, 0));
console.log('Something at 300,128', getCoordinates(300, 128));顺便说一句，你可能会问我为什么在纬度公式中使用 cos(lat) 作为乘数，而不是将其作为除数用于经度公式。我发现谷歌会选择在不同纬度上每个像素保持恒定的经度比例尺，因此，cos 作为乘数被应用于纬度。
0.5，即可得到像素中心的结果。 - shukshin.ivan 点 point = new 点();
point.y = (int) ((centerLat - lat) / degreesPerPixelY) + (size.y / 2);
point.x = (int) ((centerLng - lng) / degreesPerPixelX) + (size.x / 2);
返回 point;
} - Ashwin Khadgivar map;
function initMap() {
var latLng = new google.maps.LatLng(53.4055429,-2.9976502);
map = new google.maps.Map(document.getElementById('map'), {
center: latLng,
zoom: 16,
mapTypeId: google.maps.MapTypeId.SATELLITE
});
var marker = new google.maps.Marker({
position: latLng,
map: map
});
google.maps.event.addListener(map, "idle", function() {
//Verical and horizontal distance from center in pixels
var h = 200;
var w = 200;
var centerPixel = map.getProjection().fromLatLngToPoint(latLng);
var pixelSize = Math.pow(2, -map.getZoom());
var nePoint = new google.maps.Point(centerPixel.x + w*pixelSize, centerPixel.y - h*pixelSize);
var swPoint = new google.maps.Point(centerPixel.x - w*pixelSize, centerPixel.y + h*pixelSize);
var ne = map.getProjection().fromPointToLatLng(nePoint);
var sw = map.getProjection().fromPointToLatLng(swPoint);
var neMarker = new google.maps.Marker({
position: ne,
map: map,
title: "NE: " + ne.toString()
});
var swMarker = new google.maps.Marker({
position: sw,
map: map,
title: "SW: " + sw.toString()
});
var polygon = new google.maps.Polygon({
paths: [ne, new google.maps.LatLng(ne.lat(),sw.lng()), sw, new google.maps.LatLng(sw.lat(),ne.lng())],
map: map,
strokeColor: "green"
});
console.log("NE: " + ne.toString());
console.log("SW: " + sw.toString());
});
}#map {
height: 100%;
}
/* Optional: Makes the sample page fill the window. */
html, body {
height: 100%;
margin: 0;
padding: 0;
}<div id="map"></div>
<script src="https://maps.googleapis.com/maps/api/js?key=AIzaSyDztlrk_3CnzGHo7CFvLFqE_2bUKEq1JEU&libraries=geometry&callback=initMap"
async defer></script>我希望这能有所帮助！
更新
为了在Python中解决这个问题，您应该了解Google Maps JavaScript API使用的地图和瓦片坐标原理，并实现类似于Google Maps API的投影逻辑。
幸运的是，有人已经完成了这个任务，您可以在github上找到实现类似于我的示例中map.getProjection().fromLatLngToPoint()和map.getProjection().fromPointToLatLng()方法的项目。请查看这个项目：
https://github.com/hrldcpr/mercator.py
所以，您可以下载mercator.py并在项目中使用。我的JavaScript API示例转换为以下python代码。#!/usr/bin/python
from mercator import *
w = 200
h = 200
zoom = 16
lat = 53.4055429
lng = -2.9976502
centerPixel = get_lat_lng_tile(lat, lng, zoom)
pixelSize = pow(2, -zoom)
nePoint = (centerPixel[0] + w*pixelSize, centerPixel[1] - h*pixelSize)
swPoint = (centerPixel[0] - w*pixelSize, centerPixel[1] + h*pixelSize)
ne = get_tile_lat_lng(zoom, nePoint[0], nePoint[1]);
sw = get_tile_lat_lng(zoom, swPoint[0], swPoint[1]);
print 'NorthEast: ', ne
print 'SouthWest: ', sw
mercator文档应该提到需要指定原始宽度 :)
但我仍然不明白为什么要使用外部库而不是余弦和幂函数。祝好运。奇怪的赏金消失了。 - shukshin.ivan
center=参数后面跟随的坐标是地图的中心 (center=53.4055429,-2.9976502)。你认为它们不是吗？ - geocodezip