你知道在地图学中使用的正轴等面积圆柱投影吗？刚才的程序和代码需要用这个投影原理进行的，检查一下，重新生成一遍

非常抱歉，我之前的回答有误。在地图学中，正轴等面积圆柱投影是一种非常常见的投影方式，对地球表面进行投影时，可以保证面积的等比例变换，因此得到的地图更为准确。

下面是一个基于正轴等面积圆柱投影原理的程序示例。程序中使用了 Proj 库进行投影计算，使用 OpenCV 库进行图像处理和显示。

import proj
import numpy as np
import cv2

# 地球半径
R = 6371000

# 读取坐标文件
with open('coordinates.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# 将坐标存储在数组中
coordinates = []
for line in lines:
    x, y, z = map(float, line.strip().split())
    coordinates.append((x, y, z))

# 定义投影方式为正轴等面积圆柱投影
p = proj.Proj(proj='cea', R=R)

# 投影坐标
projected_coordinates = []
for coord in coordinates:
    lon, lat, _ = p(coord[0], coord[1], inverse=True)
    projected_coordinates.append((lon, lat))

# 计算图像大小
lon_min, lat_min, _ = projected_coordinates[0]
lon_max, lat_max, _ = projected_coordinates[0]
for coord in projected_coordinates:
    lon, lat = coord
    if lon < lon_min:
        lon_min = lon
    if lon > lon_max:
        lon_max = lon
    if lat < lat_min:
        lat_min = lat
    if lat > lat_max:
        lat_max = lat
lon_range = lon_max - lon_min
lat_range = lat_max - lat_min

# 计算图像缩放比例和偏移量
scale_factor = 1000 / max(lon_range, lat_range)
x_offset = int(-lon_min * scale_factor)
y_offset = int(-lat_min * scale_factor)

# 创建图像并绘制投影坐标
img = np.zeros((int(lat_range*scale_factor)+1, int(lon_range*scale_factor)+1, 3), dtype=np.uint8)
for coord in projected_coordinates:
    x, y = int(coord[0]*scale_factor+x_offset), int(coord[1]*scale_factor+y_offset)
    img[y, x] = (255, 255, 255)

# 将结果输出到 TXT 文件
with open('output.txt', 'w') as f:
    for coord in projected_coordinates:
        f.write(f"{coord[0]:.6f} {coord[1]:.6f}\n")

# 显示结果图像
cv2.imshow("Projection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码将坐标文件中的三维坐标投影到正轴等面积圆柱投影上，并绘制出投影后的坐标点。然后将结果输出到 TXT 文件，并显示结果图像。需要注意的是，这段代码中使用了 Proj 库进行投影计算，因此需要先使用 pip 安装该库。