python 使用proj 转换影像坐标

要在 Python 中使用 proj 库来转换影像坐标，需要按照以下步骤：

1. 安装 proj 库：可以使用 pip install pyproj 命令来安装。

2. 确定源坐标系和目标坐标系的 EPSG 编码：可以在网上搜索或者咨询专业人士来获取。

3. 创建 Proj 对象：使用 pyproj.Proj() 函数来创建源坐标系和目标坐标系的 Proj 对象。

4. 调用 Proj 对象的 transform() 函数：这个函数将源坐标系的坐标转换成目标坐标系的坐标。

下面是一个示例代码，演示如何将 WGS84 坐标系下的经纬度坐标转换成 UTM 坐标系下的坐标：

import pyproj

# 定义源坐标系和目标坐标系的 EPSG 编码
src_proj = pyproj.Proj(init='epsg:4326')  # WGS84 坐标系
dst_proj = pyproj.Proj(init='epsg:32651')  # UTM zone 51N 坐标系

# 定义经纬度坐标
lon = 116.4074
lat = 39.9042

# 将经纬度坐标转换成 UTM 坐标
x, y = pyproj.transform(src_proj, dst_proj, lon, lat)

print(x, y)  # 输出 UTM 坐标

需要注意的是，在实际使用中，需要根据具体的业务需求和数据特点，来选择合适的坐标转换方式和参数。

相关问题

python 使用proj 转换影像

在Python中，可以使用`rasterio`库和`pyproj`库配合使用来实现影像的坐标转换。以下是一个示例代码，将一个影像从WGS84投影坐标系转换为UTM投影坐标系：

import rasterio
from rasterio.warp import calculate_default_transform, reproject, Resampling
import pyproj

# 打开待转换的影像
with rasterio.open('input.tif') as src:

    # 获取原始影像的投影坐标系和尺寸
    src_proj = src.crs
    src_transform = src.transform
    src_width = src.width
    src_height = src.height

    # 获取目标影像的投影坐标系和尺寸
    dst_proj = pyproj.Proj('EPSG:32631')  # 目标投影坐标系，这里以UTM投影坐标系的EPSG代码(32631)为例
    dst_transform, dst_width, dst_height = calculate_default_transform(src_proj, dst_proj, src_width, src_height, *src.bounds)

    # 创建输出影像
    dst_profile = src.profile.copy()
    dst_profile.update({
        'crs': dst_proj.srs,
        'transform': dst_transform,
        'width': dst_width,
        'height': dst_height
    })
    with rasterio.open('output.tif', 'w', **dst_profile) as dst:

        # 执行坐标转换
        reproject(
            source=rasterio.band(src, 1),
            destination=rasterio.band(dst, 1),
            src_transform=src_transform,
            src_crs=src_proj,
            dst_transform=dst_transform,
            dst_crs=dst_proj,
            resampling=Resampling.bilinear
        )

以上代码中，`rasterio.open()`用于打开影像，`calculate_default_transform()`用于计算坐标转换的目标投影坐标系和尺寸，`reproject()`用于执行坐标转换。其中，`Resampling.bilinear`是重采样方法，可以根据需要修改。执行完上述代码后，输出影像的投影坐标系就被转换为UTM投影坐标系了。

python gdal 影像坐标转换

你可以使用 GDAL 库中的 Python 绑定来进行影像坐标转换。下面是一个简单的例子：

from osgeo import gdal, osr

# 打开影像文件
ds = gdal.Open('input.tif')

# 获取源影像的投影信息和地理信息
src_proj = osr.SpatialReference()
src_proj.ImportFromWkt(ds.GetProjectionRef())
src_geo = ds.GetGeoTransform()

# 定义目标投影
dst_proj = osr.SpatialReference()
dst_proj.SetWellKnownGeogCS('WGS84')  # 例如，设置目标坐标系为 WGS84

# 创建坐标转换对象
coord_trans = osr.CoordinateTransformation(src_proj, dst_proj)

# 获取影像的宽度和高度
width = ds.RasterXSize
height = ds.RasterYSize

# 计算转换后的坐标
ulx, uly, _ = coord_trans.TransformPoint(src_geo[0], src_geo[3])
lrx, lry, _ = coord_trans.TransformPoint(src_geo[0] + src_geo[1] * width, src_geo[3] + src_geo[5] * height)

# 输出转换后的坐标范围
print('Upper Left: ({}, {})'.format(ulx, uly))
print('Lower Right: ({}, {})'.format(lrx, lry))

# 关闭影像文件
ds = None

在上面的例子中，我们打开了一个名为 `input.tif` 的影像文件，并获取了其投影信息和地理信息。然后，我们定义了一个名为 `dst_proj` 的目标投影，创建了一个名为 `coord_trans` 的坐标转换对象，并使用 `coord_trans.TransformPoint` 方法计算了转换后的坐标范围。最后，我们输出了转换后的坐标范围，并关闭了影像文件。