googleMap通过行列号获取瓦片的经纬度

BIGEMAP下载的瓦片地图，通过官方算法获取其经纬度。

注意

商家提供的瓦片地图数据一般都是经过商家加密处理的，即改变了瓦片地图行列号与经纬度的对应关系，因此，通过官方的经纬度算法计算出来的数据往往与瓦片真实的经纬度数据存在很大的偏差。
如果瓦片地图是向商家购买的，建议其经纬度算法也向此商家购买。

Code

import os
import math
import csv

# 遍历目录的绝对路径
g = os.walk(r"F:\BMDownload\瓦片")

# CSV文件字段写入flag
write_head = True


# 根据瓦片地图数据计算其经纬度
# xtitle为目录名
# ytitle为文件名
# 返回经纬度元组数据
def num2deg(xtile, ytile):
    # zoom = 19，表示地图的层级
    n = 2.0 ** 19
    lon_deg = xtile / n * 360.0 - 180.0
    lat_rad = math.atan(math.sinh(math.pi * (1 - 2 * ytile / n)))
    lat_deg = math.degrees(lat_rad)
    return (lat_deg, lon_deg)


# 写行数据到CSV文件
def write_row(image_url, latitude, longitude, write_head):
    # 写需求数据到CSV文件
    with open("F:\\BMDownload\\bigMap.csv", "a+", newline="") as file:
        writer = csv.writer(file)

        # 先写入columns_name，只写入一次
        if write_head:
            writer.writerow(["photo_url", "photo_location_latitude", "photo_location_longitude"])

        # 写入一行用writerow
        writer.writerow([image_url, latitude, longitude])


# 遍历目录下的所有文件
for path, dir_list, file_list in g:
    for file_name in file_list:
        # 判断文件为图片文件，执行相应操作
        if "jpg" in file_name:
            # 分割路径，获取最后一级目录名
            xtile = int(path.split('\\')[-1])
            # 获取图片命名中的数据，去除.jpg
            ytile = int(file_name[0:-4])
            # 根据目录+图片数据计算经纬度
            lat_deg, lon_deg = num2deg(xtile, ytile)
            # 写经纬度数据到CSV文件
            # 图片路径为本地绝对路径
            write_row(path + '\\' + file_name, lat_deg, lon_deg, write_head)
            # 一次写入CSV表头
            if write_head:
                write_head = False
            # 图片经纬度处理完成提示
            print("{}经纬度计算并写入CSV完成！".format(path + '\\' + file_name))

官方参考

https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Slippy_map_tilenames