如何把一张等距圆柱投影的图片转换为等积圆柱投影？

Question

是用360°相机拍摄的图片，在某软件处理后导出的图片是等距圆柱投影的形式。但我想要计算图片中某些要素的面积，所以希望能将此图片转换为等积圆柱投影形式。
有可能用python实现吗

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在Python中，我们可以使用cartopy库来处理地图投影之间的转换。然而，对于从等距圆柱投影（如 Mercator 投影）转换到等积圆柱投影（如 cylindrical equal area projection），你需要首先了解原始图片的地理坐标信息（即经纬度边界和像素坐标对应关系）。以下是一个概念性的步骤描述以及简化后的代码示例，由于实际情况中可能需要对图像进行更精确的地理配准，因此这里假设你已经有了这些地理参考信息：

import cartopy.crs as ccrs
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image

# 假设你已经有了一个等距圆柱投影的图片 img，并且知道其对应的经纬度范围
img = Image.open('your_image.tif')
lon_min, lon_max, lat_min, lat_max = (-180, 180, -90, 90)  # 替换为实际经纬度范围

# 创建原始的等距圆柱投影对象
eqc_crs = ccrs.Mercator()  # 或者是其他等距圆柱投影

# 创建目标的等积圆柱投影对象
cea_crs = ccrs.CylindricalEqualArea()

# 将原始图片绘制在等距圆柱投影上
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection=eqc_crs))
ax.imshow(img, origin='upper', extent=[lon_min, lon_max, lat_min, lat_max])

# 转换投影并重新绘制
transform = ccrs.Affine2D().scale(1.0, -1.0).translate(0.5, 0.5) + cea_crs._as_mpl_transform(ax)
new_extent = cea_crs.transform_points(eqc_crs, [(lon_min, lat_min), (lon_max, lat_max)])[0]

# 创建一个新的图像数组以存储转换后的图像数据
new_img_shape = ax.get_window_extent().transformed(transform).bounds
new_img = np.zeros((int(new_img_shape[3]), int(new_img_shape[2]), 3))

# 将原图上的每个点按照新的投影坐标进行转换并绘制到新图像上
for x in range(img.width):
    for y in range(img.height):
        lon, lat = eqc_crs.inverse_transform_point(x, y)
        new_x, new_y = cea_crs.transform_point(lon, lat)
        if new_x >= 0 and new_x < new_img.shape[1] and new_y >= 0 and new_y < new_img.shape[0]:
            new_img[int(new_y), int(new_x)] = img[y, x]

# 现在new_img就是转换到等积圆柱投影后的图像了
# 你可以进一步保存或分析它
Image.fromarray(new_img.astype(np.uint8)).save("new_image.tif")

# 注意：上述代码仅提供思路，实际应用时需要根据具体情况进行调整优化

这段代码并未实现完全自动化的过程，因为直接在像素级别进行投影转换可能涉及到复杂的插值算法和非线性变换。在实际操作中，通常会先将图像与GIS数据结合，在地理信息系统软件中完成投影转换和重采样工作。如果必须用Python实现，建议利用GDAL等库来进行专业级的地理空间数据处理。