Question

我有一个用Cartopy和Matplotlib渲染的地图。我有一个特定的几何坐标（以纬度/经度为单位），我想知道最接近该几何坐标的投影（如果可见）的像素坐标，例如在地图上的坐标上绘制图形。

（请注意，我不想使用Matplotlib绘制；我要将图形导出为位图图像并在管道的其他部分进行绘制。）

This documentation建议可能是这样的：

import cartopy, matplotlib.pyplot fig = matplotlib.pyplot.figure() ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1], projection=cartopy.crs.Orthographic()) ax.add_feature(cartopy.feature.LAND, facecolor='black') # Print the location of New York City in display coordinates lon, lat = -74.0060, 40.7128 trans = cartopy.crs.Geodetic()._as_mpl_transform(ax) x, y = trans.transform((lon, lat)) print(x, y) # Or this way projx, projy = ax.projection.transform_point(lon, lat, cartopy.crs.Geodetic()) x, y = ax.transData.transform((projx, projy)) print(x, y)

尽管有趣的是，如果我绘制此点，图形将居中并放大到曼哈顿，然后输出显示坐标的确在图形的中心（640，480）。

matplotlib.pyplot.plot(lon, lat, marker='o', color='red', markersize=12, alpha=0.7, transform=cartopy.crs.Geodetic())

Answer 1

我刚刚发现，在图形处于最终状态之前，转换设置不正确。因此，关键是首先绘制图形

fig.canvas.draw()

或至少正确应用方面。

ax.apply_aspect()

然后您将获得正确的像素坐标，

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy
import cartopy.crs as ccrs

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1], projection=ccrs.PlateCarree())
ax.add_feature(cartopy.feature.LAND, facecolor='black')
ax.set_global()

# before being able to call any of the transforms, the figure needs to be drawn
fig.canvas.draw()
# or
# ax.apply_aspect()

# Print the location of New York City in display coordinates
lon, lat = -74.0060, 40.7128
trans = ccrs.PlateCarree()._as_mpl_transform(ax)
x, y = trans.transform_point((lon, lat))
print(x,y)

plt.show()

此打印：

188.43377777777778 312.3783111111111

请注意，这些坐标是指左下角的像素。

Answer 2

在我的示例代码中，我未能指定地图的范围。如果我添加

ax.set_global()

然后变换的坐标才有意义。

我提出了两种方法来计算转换后的坐标，但是当看不见纽约市时，使用_as_mpl_transform()的方法似乎返回了中心点。 ax.projection.transform_point()的方式在屏幕外时会返回NaN。

从几何坐标获取投影坐标

2 个答案: