如何从Mapbox静态图像将经纬度转换为像素坐标？

一、Python现有包实现（无需手动编写投影公式） #

1. 基于 affine 快速完成仿射变换 #

如果已知图像的地理边界框（左上角、右下角经纬度）和图像的宽高像素数，用affine库可以直接生成坐标转换矩阵，快速完成经纬度到像素坐标的映射：

from affine import Affine

# 已知参数：图像左上角(lon_min, lat_max)、右下角(lon_max, lat_min)，图像宽width、高height
lon_min, lat_max = 116.3, 39.9
lon_max, lat_min = 116.4, 39.8
width, height = 800, 600

# 计算像素对应的地理跨度，生成变换矩阵
pixel_width = (lon_max - lon_min) / width
pixel_height = (lat_min - lat_max) / height  # 图像y轴向下，所以为负值
transform = Affine(pixel_width, 0.0, lon_min,
                   0.0, pixel_height, lat_max)

# 单个经纬度点转换为像素坐标
lon, lat = 116.35, 39.85
x, y = transform * (lon, lat)
# 取整得到图像内的像素索引（根据图像y轴方向调整）
pixel_x = int(round(x))
pixel_y = int(round(height - y))  # 若transform的y方向为负，需反转得到正确的图像y索引

批量处理路径点时，直接循环所有经纬度对即可。

2. 用 pyproj 处理跨坐标系转换 #

Mapbox静态图默认使用Web墨卡托投影（EPSG:3857），如果你的路径经纬度是WGS84（EPSG:4326），可以先用pyproj完成投影转换，再计算像素坐标：

from pyproj import Transformer

# 初始化WGS84到Web墨卡托的转换器
transformer = Transformer.from_crs("EPSG:4326", "EPSG:3857", always_xy=True)

# 转换单个经纬度点到Web墨卡托坐标
lon, lat = 116.35, 39.85
x_mercator, y_mercator = transformer.transform(lon, lat)

# 已知图像对应的Web墨卡托边界范围（min_x, min_y, max_x, max_y）和图像宽高
min_x, min_y, max_x, max_y = ...  # 可通过Mapbox请求参数或四角坐标转换得到
width, height = 800, 600

# 计算像素坐标
pixel_x = int((x_mercator - min_x) / (max_x - min_x) * width)
pixel_y = int((max_y - y_mercator) / (max_y - min_y) * height)

二、Mapbox原生方式说明 #

Mapbox静态图像API本身没有提供直接返回经纬度对应像素坐标的接口，但你可以通过请求参数确认图像的投影类型（默认Web墨卡托）和边界范围，再结合上述Python工具完成转换。Mapbox前端的Mapbox GL JS有坐标转换方法，但仅适用于前端场景，纯Python方案优先选择上述包。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hainabaraka