使用matplotlib在地图图片上绘制轨迹

Question

我有[x，y]对点的集合，这些点代表某些坐标，而照片则表示地图。我想在图片上画出由坐标对构成的轨迹。我尝试使用imshow，figimage，新轴offsetImage，annotationBBox等，但是没有什么效果很好。例如，annotationBBox似乎是最好的选择，但是由于某种原因，它总是绘制在绘图的顶部，如果我将偏移量设置得太高，它将从最终绘图中完全消失。我无法手动imshow来裁剪图像，这很痛苦，而且figimage也不支持任何缩放功能。

我可以手动调整地图的坐标/旋转，直到一切正常为止。

我不想要一些GIS解决方案-地图和坐标是自定义的，与真实世界/ GPS坐标没有联系。

绘制坐标的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
waypoints = [[0, -1, -4, -6, -6], [0, 0, 4, 4, 3]]
plt.plot(waypoints[0], waypoints[1], 'o-')
plt.grid(False)
plt.tick_params(axis='x', which='both', bottom=False, top=False, labelbottom=False)
plt.tick_params(axis='y', which='both', left=False, right=False, labelleft=False)
plt.show()

地图示例：

最终结果组合应如下所示：

Answer 1

在不同的坐标系中具有彼此对应的两对点可以定义系统之间的变换。您可以将此变换添加到直线的数据变换中，以使直线位于图像的坐标中。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import Affine2D

def get_transform_2pts(q1, q2, p1, p2):
    """ create transform to transform from q to p, 
        such that q1 will point to p1, and q2 to p2 """
    ang = np.arctan((p2-p1)[1] /(p2-p1)[0])-np.arctan((q2-q1)[1] /(q2-q1)[0])
    s = np.abs(np.sqrt(np.sum((p2-p1)**2))/np.sqrt(np.sum((q2-q1)**2)))
    trans = Affine2D().translate(*-q1).rotate(ang).scale(s).translate(*p1)
    return trans


image = plt.imread("https://i.stack.imgur.com/ue5oH.png")
y0 = image.shape[0]
waypoints = [[0, -1, -4, -6, -6], [0, 0, 4, 4, 3]]

# Coordinates for transformation.
lc1 = np.array([0,0])
ic1 = np.array([475, y0-187])

lc2 = np.array([-1, 0])
ic2 = np.array([437, y0-194])

trans = get_transform_2pts(lc1, lc2, ic1, ic2)

fig, ax = plt.subplots()

ax.imshow(np.flipud(image), origin="lower")

plt.plot(waypoints[0], waypoints[1], 'o-', transform=trans+ax.transData)

ax.set_aspect("equal")
plt.show()

或者如果您只想在线自动缩放，

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect("equal")

plt.plot(waypoints[0], waypoints[1], 'o-', transform=trans+ax.transData)

ax.autoscale(False)
ax.imshow(np.flipud(image), origin="lower")

plt.show()