百度墨卡托坐标转化笔记
一、墨卡托坐标转化
调研了python和java多种实现方式的转换,发现有的不符合需求,原因还没找到。
我是用百度地图返回的poi边界(返回的是墨卡托坐标)
转换的原理没有深入研究,直接拿来用的,测试可行,非常感谢https://blog.csdn.net/qq_33734315/article/details/121071650
挺好奇MCBAND,MC2LL 这两个变量是从哪里找到的,还是自己研究出来的,太厉害了。
下面两种实现转换后的经纬度均为百度坐标系
调研的java代码实现
package utils;import java.io.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;/*** 百度geo返回的结果转换* 墨卡托坐标转成百度坐标*/
public class MocatorConvert {private static final Double[] MCBAND = {12890594.86, 8362377.87, 5591021d, 3481989.83, 1678043.12, 0d};private static final Double[][] MC2LL = {{1.410526172116255e-8, 0.00000898305509648872, -1.9939833816331, 200.9824383106796, -187.2403703815547, 91.6087516669843, -23.38765649603339, 2.57121317296198, -0.03801003308653, 17337981.2}, {-7.435856389565537e-9, 0.000008983055097726239, -0.78625201886289, 96.32687599759846, -1.85204757529826, -59.36935905485877, 47.40033549296737, -16.50741931063887, 2.28786674699375, 10260144.86}, {-3.030883460898826e-8, 0.00000898305509983578, 0.30071316287616, 59.74293618442277, 7.357984074871, -25.38371002664745, 13.45380521110908, -3.29883767235584, 0.32710905363475, 6856817.37}, {-1.981981304930552e-8, 0.000008983055099779535, 0.03278182852591, 40.31678527705744, 0.65659298677277, -4.44255534477492, 0.85341911805263, 0.12923347998204, -0.04625736007561, 4482777.06}, {3.09191371068437e-9, 0.000008983055096812155, 0.00006995724062, 23.10934304144901, -0.00023663490511, -0.6321817810242, -0.00663494467273, 0.03430082397953, -0.00466043876332, 2555164.4}, {2.890871144776878e-9, 0.000008983055095805407, -3.068298e-8, 7.47137025468032, -0.00000353937994, -0.02145144861037, -0.00001234426596, 0.00010322952773, -0.00000323890364, 826088.5}};public static void main(String[] args) {String geo = "4|13139481.25,2796369.48;13139944.08,2796651.95|1-13139481.25,2796439.55,13139533.24,2796369.48,13139572.31,2796398.44,13139925.51,2796431.39,13139944.08,2796444.84,13139801.3,2796651.95,13139481.25,2796439.55;";String ss = mc2jw(geo);System.out.println(ss);Double x = 13139533.24;Double y = 2796369.48;Map<String, Double> rs = convertMC2LL(x, y);System.out.println(rs.values());}/*** 墨卡托坐标转成百度坐标 返回的百度坐标* @param geo* @return*/public static String mc2jw(String geo) {//String geo = "4|13517816.2,3597097.8;13527673.6,3607970.0|1-13520242.7,3597248.8,13520242.7,3597399.8,13519636.1,3597399.8,13519636.1,3598607.8,13519484.4,3598607.8,13519484.4,3598758.8,13519029.5,3598758.8,13519029.5,3599060.8,13518574.5,3599060.8,13518574.5,3599211.8,13518271.2,3599211.8,13518271.2,3599815.9,13517816.2,3599815.9,13517816.2,3600268.9,13518119.6,3600268.9,13518119.6,3600570.9,13518271.2,3600570.9,13518271.2,3600872.9,13518574.5,3600872.9,13518574.5,3601023.9,13519181.1,3601023.9,13519181.1,3602533.9,13518877.8,3602533.9,13518877.8,3602986.9,13519332.8,3602986.9,13519332.8,3605100.9,13518574.5,3605100.9,13518574.5,3606611.0,13518422.8,3606611.0,13518422.8,3607064.0,13518574.5,3607064.0,13518574.5,3607366.0,13518877.8,3607366.0,13518877.8,3607819.0,13519332.8,3607819.0,13519332.8,3607970.0,13519787.7,3607970.0,13519787.7,3607064.0,13521152.6,3607064.0,13521152.6,3606460.0,13522062.5,3606460.0,13522062.5,3605856.0,13521910.8,3605856.0,13521910.8,3604345.9,13522669.1,3604345.9,13522669.1,3603288.9,13523730.7,3603288.9,13523730.7,3602533.9,13524185.6,3602533.9,13524185.6,3601023.9,13524337.3,3601023.9,13524337.3,3600721.9,13526157.1,3600721.9,13526157.1,3601174.9,13527218.6,3601174.9,13527218.6,3600419.9,13527370.3,3600419.9,13527370.3,3599513.9,13527673.6,3599513.9,13527673.6,3598758.8,13527218.6,3598758.8,13527218.6,3598305.8,13526612.0,3598305.8,13526612.0,3597097.8,13524943.9,3597097.8,13524943.9,3597550.8,13524792.2,3597550.8,13524792.2,3598154.8,13522517.4,3598154.8,13522517.4,3597701.8,13522214.1,3597701.8,13522214.1,3597550.8,13520697.6,3597550.8,13520697.6,3597097.8,13520242.7,3597097.8;";List<String> mocatorList = new ArrayList<String>();if (geo.length() <= 71) {//没有边界,解析该点坐标mocatorList = parseJeoPoint(geo);} else {//有边界mocatorList = parseJeo(geo);}// 封装板块边界StringBuilder sb = new StringBuilder();for (int i = 0; i < mocatorList.size(); i++) {String[] coordinate = mocatorList.get(i).split("\\#");// 墨卡托坐标转换为百度经纬度坐标Map<String, Double> location = convertMC2LL(Double.parseDouble(coordinate[0]), Double.parseDouble(coordinate[1]));Double lng = location.get("lng");Double lat = location.get("lat");String coord = lng + "," + lat;sb.append(coord);if (i < mocatorList.size() - 1) {sb.append(";");}}return sb.toString();}/*** 解析Jeo数据** @param mocator*/public static List<String> parseJeo(String mocator) {List<String> mocatorList = new ArrayList<String>();if (null == mocator) return null;/* 拆分数据 */String[] geos = mocator.split("\\|");int n = Integer.parseInt(geos[0]);String center = geos[1];String polylineMoca = geos[2]; //墨卡托坐标if (n == 2) {polylineMoca = "1-" + polylineMoca;String[] plm = polylineMoca.split("\\;");String plmstr = "";for (String str : plm) {plmstr += str;}plm = new String[1];plm[0] = plmstr;}String[] plm = polylineMoca.split("\\;");/* 获取墨卡托边界 */String geo = null;if (n == 4 || n == 2) {for (int i = 0; i < plm.length; i++) {String[] geoPaths = plm[i].split("\\-");if (geoPaths[0].equals("1")) {geo = geoPaths[1];}}}// 墨卡托坐标解析String[] geoPolyline = new String[9999];try {geoPolyline = geo.split("\\,");} catch (Exception e) {System.out.println(e.getMessage());}for (int i = 0; i < geoPolyline.length; i += 2) {mocatorList.add(geoPolyline[i] + "#" + geoPolyline[i + 1]);}return mocatorList;}/*** 解析Jeo坐标点的数据** @param mocatorpoint*/public static List<String> parseJeoPoint(String mocatorpoint) {List<String> mocatorList = new ArrayList<String>();if (null == mocatorpoint) return null;String str = mocatorpoint.substring(0, mocatorpoint.lastIndexOf("|"));String str1 = mocatorpoint.substring(str.length() + 1, mocatorpoint.length() - 1);/* 拆分数据 */// 墨卡托坐标解析String[] geoPolyline = str1.split("\\,");for (int i = 0; i < geoPolyline.length; i += 2) {mocatorList.add(geoPolyline[i] + "#" + geoPolyline[i + 1]);}return mocatorList;}/*** 墨卡托坐标转经纬度坐标** @param x* @param y* @return*/public static Map<String, Double> convertMC2LL(Double x, Double y) {Double[] cF = null;x = Math.abs(x);y = Math.abs(y);for (int cE = 0; cE < MCBAND.length; cE++) {if (y >= MCBAND[cE]) {cF = MC2LL[cE];break;}}Map<String, Double> location = converter(x, y, cF);location.put("lng", location.get("x"));location.remove("x");location.put("lat", location.get("y"));location.remove("y");return location;}private static Map<String, Double> converter(Double x, Double y, Double[] cE) {Double xTemp = cE[0] + cE[1] * Math.abs(x);Double cC = Math.abs(y) / cE[9];Double yTemp = cE[2] + cE[3] * cC + cE[4] * cC * cC + cE[5] * cC * cC * cC + cE[6] * cC * cC * cC * cC + cE[7] * cC * cC * cC * cC * cC + cE[8] * cC * cC * cC * cC * cC * cC;xTemp *= (x < 0 ? -1 : 1);yTemp *= (y < 0 ? -1 : 1);Map<String, Double> location = new HashMap<String, Double>();location.put("x", xTemp);location.put("y", yTemp);return location;}}
调研的python实现
MCBAND = [12890594.86, 8362377.87, 5591021, 3481989.83, 1678043.12, 0]LLBAND = [75, 60, 45, 30, 15, 0]MC2LL = [[1.410526172116255e-8, 0.00000898305509648872, -1.9939833816331, 200.9824383106796, -187.2403703815547,91.6087516669843, -23.38765649603339, 2.57121317296198, -0.03801003308653, 17337981.2],[-7.435856389565537e-9, 0.000008983055097726239, -0.78625201886289, 96.32687599759846, -1.85204757529826,-59.36935905485877, 47.40033549296737, -16.50741931063887, 2.28786674699375, 10260144.86],[-3.030883460898826e-8, 0.00000898305509983578, 0.30071316287616, 59.74293618442277, 7.357984074871,-25.38371002664745, 13.45380521110908, -3.29883767235584, 0.32710905363475, 6856817.37],[-1.981981304930552e-8, 0.000008983055099779535, 0.03278182852591, 40.31678527705744, 0.65659298677277,-4.44255534477492, 0.85341911805263, 0.12923347998204, -0.04625736007561, 4482777.06],[3.09191371068437e-9, 0.000008983055096812155, 0.00006995724062, 23.10934304144901, -0.00023663490511,-0.6321817810242, -0.00663494467273, 0.03430082397953, -0.00466043876332, 2555164.4],[2.890871144776878e-9, 0.000008983055095805407, -3.068298e-8, 7.47137025468032, -0.00000353937994,-0.02145144861037, -0.00001234426596, 0.00010322952773, -0.00000323890364, 826088.5]]LL2MC = [[-0.0015702102444, 111320.7020616939, 1704480524535203, -10338987376042340, 26112667856603880, -35149669176653700,26595700718403920, -10725012454188240, 1800819912950474, 82.5],[0.0008277824516172526, 111320.7020463578, 647795574.6671607, -4082003173.641316, 10774905663.51142,-15171875531.51559, 12053065338.62167, -5124939663.577472, 913311935.9512032, 67.5],[0.00337398766765, 111320.7020202162, 4481351.045890365, -23393751.19931662, 79682215.47186455, -115964993.2797253,97236711.15602145, -43661946.33752821, 8477230.501135234, 52.5],[0.00220636496208, 111320.7020209128, 51751.86112841131, 3796837.749470245, 992013.7397791013, -1221952.21711287,1340652.697009075, -620943.6990984312, 144416.9293806241, 37.5],[-0.0003441963504368392, 111320.7020576856, 278.2353980772752, 2485758.690035394, 6070.750963243378,54821.18345352118, 9540.606633304236, -2710.55326746645, 1405.483844121726, 22.5],[-0.0003218135878613132, 111320.7020701615, 0.00369383431289, 823725.6402795718, 0.46104986909093,2351.343141331292, 1.58060784298199, 8.77738589078284, 0.37238884252424, 7.45]]def location_mokatuo(lng, lat): # 百度坐标转百度墨卡托坐标cE = Nonelng = get_loop(lng, -180, 180)lat = get_range(lat, -74, 74)for i in range(len(LLBAND)):if lat >= LLBAND[i]:cE = LL2MC[i]breakif cE:for i in range(len(LLBAND) - 1, 0, -1):if lat <= -LLBAND[i]:cE = LL2MC[i]breakreturn converter(lng, lat, cE)def converter(lng, lat, cE):lngTemp = cE[0] + cE[1] * abs(lng)cC = abs(lat) / cE[9]latTemp = cE[2] + cE[3] * cC + cE[4] * cC * cC + cE[5] * cC * cC * cC + cE[6] * cC * cC * cC * cC + cE[7] * cC * cC * cC * cC * cC + cE[8] * cC * cC * cC * cC * cC * cClngTemp *= (-1 if lng < 0 else 1)latTemp *= (-1 if lat < 0 else 1)return [lngTemp, latTemp]def get_loop(lng, min1, max1):while lng > max1:lng -= max1 - min1while lng < min1:lng += max1 - min1return lngdef get_range(lat, min1, max1):if min1:lat = max(lat, min1)if max1:lat = min(lat, max1)return latdef mokatuo_location(lng,lat): # 百度墨卡托转换百度坐标cF = Nonelng = abs(lng)lat = abs(lat)for i in range(len(MCBAND)):if lat >= MCBAND[i]:cF = MC2LL[i]breakreturn converter(lng, lat, cF)if __name__ == '__main__':print(location_mokatuo(118.03315104440664, 24.498307986743058)) # 经纬度转墨卡托print(mokatuo_location(13139533.24,2796369.48)) # 墨卡托转经纬度
二、坐标测试用例
墨卡托坐标: 13139533.24,2796369.48
百度: 118.03315104440664, 24.498307986743058
GPS: 118.02167877581007, 24.495393563196547
高德: 118.02657021322973, 24.492638370577403
三、调研资料
http://www.site-digger.com/tools/mct2latlng.html
这个工具里面测试了一下返回的经纬度坐标是百度的坐标系
https://www.cnblogs.com/feffery/p/11023673.html
这个实现用上面的测试用例测试没有通过,不知道是不是墨卡托用到的标准不同导致的?
https://blog.csdn.net/qq_33734315/article/details/121071650
主要是用到了这个大佬的思路和实现,非常感谢
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前置:问题 判空集合转map集合遍历集合去重集合转数组数组转集合 一:集合判空 《阿里巴巴 Java 开发手册》的描述如下: 判断所有集合内部的元素是否为空,使用 isEmpty() 方法,而不是 size()0 的方式。 我们在开发中也…...
密文题解(图论+字典树)
题目大意 有一段长度为nnn的密文,密文的每一位都可以用一个非负整数来描述,并且每一位都有一个权值aia_iai。你可以操作任意多次,每次操作可以选择任意一段密文,花费选择的所有位上权值的异或和的代价获得这段密文每一位的异或…...
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过BGAPISDK里的工具函数来计算工业相机的实时帧率(C#)
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过BGAPISDK里函数来计算相机的实时帧率(C#)Baumer工业相机Baumer工业相机的帧率的技术背景Baumer工业相机的帧率计算方式在BufferEvent声明显示FrameID设计显示帧率的函数Baumer工业相机通过BGAPI SDK计算帧率的优势B…...
数据结构与常量(Java)
目录 1.字面常量 2. 数据类型 3. 变量 3.1 变量概念 3.2 语法格式 补充:变量 int long short double和float char boolean byte 4.类型转换 类型提升小结 5. 字符串类型 1. int 转成 String 2. String 转成 int 1.字面常量 类似System.Out.p…...
【LeetCode】剑指 Offer 54. 二叉搜索树的第k大节点 p269 -- Java Version
题目链接:https://leetcode.cn/problems/er-cha-sou-suo-shu-de-di-kda-jie-dian-lcof/ 1. 题目介绍( 54. 二叉搜索树的第k大节点) 给定一棵二叉搜索树,请找出其中第 k 大的节点的值。 【测试用例】: 示例 1: 示例2&…...
[工具类] post请求 获取request对象, 获取request的请求体(body)参数
目录 引言: 1. 获取request对象的几种常用方式 -> 1.1 获取请求对象 通过请求上下文对象 获取信息[推荐] -> 1.2 在controller层直接获取[不推荐 侵害性太强] -> 1.3 interceptor中获取[部分业务中使用] -> 1.4 request常用api简介 2. 获取request的body的工具…...
Golang 多版本安装小工具G
voidint制作的Golang版本安装管理,非常好用。想装就装,想换版本就换版本 除了一些使用go install的场景可能有不兼容,主要是安装了工具有时候不能直接用。 GitHub - voidint/g: Golang Version Manager 使用方式很简单&a…...
day29—选择题
文章目录1.HashSet子类依靠什么方法区分重复元素(C)2.以下代码在编译和运行过程中会出现什么情况(A)3.有这么一段程序,执行的结果是(C)1.HashSet子类依靠什么方法区分重复元素(C&…...
day8 互斥锁/读写锁的概念及使用、死锁的避免
目录 互斥锁的概念和使用 线程通信 - 互斥 互斥锁的创建和销毁 互斥锁的创建 互斥锁的销毁 互斥锁的使用 申请锁 释放锁 互斥锁的概念和使用 线程通信 - 互斥 临界资源: 一次只允许一个任务(进程、线程)访问的共享资源;…...
2023-04-13 monetdb-str类型变长存储-分析
摘要: monetdb的列的基本抽象是BAT,但是对于列数据的存储方式, 对于固定长度和不固定长度,使用了不同的存储方式。 固定长度的数据比如int,int64之类的, 直接存储在了数据tail文件。 但是对于不固定长度比如string, 则使用另外一个独立的theap文件存储, tail文件仅保留对于…...
011:Mapbox GL两种方式隐藏logo和版权,个性化版权的声明
第011个 点击查看专栏目录 本示例的目的是介绍演示如何在vue+mapbox中用两种方式隐藏logo和版权,并个性化版权的声明 。 直接复制下面的 vue+mapbox源代码,操作2分钟即可运行实现效果 文章目录 示例效果配置方式示例源代码(共91行)相关API参考:专栏目标示例效果 配置方式…...
结合PCA降维的DBSCAN聚类方法(附Python代码)
目录 前言介绍: 1、PCA降维: (1)概念解释: (2)实现步骤: (3)优劣相关: 2、DBSCAN聚类: (1)概念解释&a…...
限流:计数器、漏桶、令牌桶 三大算法的原理与实战(史上最全)
限流 限流是面试中的常见的面试题(尤其是大厂面试、高P面试) 注:本文以 PDF 持续更新,最新尼恩 架构笔记、面试题 的PDF文件,请到文末《技术自由圈》公号获取 为什么要限流 简单来说: 限流在很多场景中用来…...
Redis用于全局ID生成器、分布式锁的解决方案
全局ID生成器 每个店铺都可以发布优惠卷 当用户抢购时,就会生成订单并保存到tb_voucher_order这张表中,而订单表如果使用数据库自增id就存在一些问题: 1.id的规律性太明显 2.受单表数据量的限制 全局ID生成器,是一种在分布式系…...
OpenTex 企业内容管理平台
OpenText 企业内容管理平台 将内容服务与领先应用程序集成,弥合内容孤岛、加快信息流并扩大治理 什么是内容服务集成? 内容服务集成通过将内容管理平台与处于流程核心的独立应用程序和系统连接起来,支持并扩展了 ECM 的传统优势。 最好的内…...
.Net框架,除了EF还有很多很多......
文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...
Python爬虫(二):爬虫完整流程
爬虫完整流程详解(7大核心步骤实战技巧) 一、爬虫完整工作流程 以下是爬虫开发的完整流程,我将结合具体技术点和实战经验展开说明: 1. 目标分析与前期准备 网站技术分析: 使用浏览器开发者工具(F12&…...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...
深入解析C++中的extern关键字:跨文件共享变量与函数的终极指南
🚀 C extern 关键字深度解析:跨文件编程的终极指南 📅 更新时间:2025年6月5日 🏷️ 标签:C | extern关键字 | 多文件编程 | 链接与声明 | 现代C 文章目录 前言🔥一、extern 是什么?&…...
自然语言处理——循环神经网络
自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元(GRU)长短期记忆神经网络(LSTM)…...
论文笔记——相干体技术在裂缝预测中的应用研究
目录 相关地震知识补充地震数据的认识地震几何属性 相干体算法定义基本原理第一代相干体技术:基于互相关的相干体技术(Correlation)第二代相干体技术:基于相似的相干体技术(Semblance)基于多道相似的相干体…...
【VLNs篇】07:NavRL—在动态环境中学习安全飞行
项目内容论文标题NavRL: 在动态环境中学习安全飞行 (NavRL: Learning Safe Flight in Dynamic Environments)核心问题解决无人机在包含静态和动态障碍物的复杂环境中进行安全、高效自主导航的挑战,克服传统方法和现有强化学习方法的局限性。核心算法基于近端策略优化…...
Java编程之桥接模式
定义 桥接模式(Bridge Pattern)属于结构型设计模式,它的核心意图是将抽象部分与实现部分分离,使它们可以独立地变化。这种模式通过组合关系来替代继承关系,从而降低了抽象和实现这两个可变维度之间的耦合度。 用例子…...
SQL Server 触发器调用存储过程实现发送 HTTP 请求
文章目录 需求分析解决第 1 步:前置条件,启用 OLE 自动化方式 1:使用 SQL 实现启用 OLE 自动化方式 2:Sql Server 2005启动OLE自动化方式 3:Sql Server 2008启动OLE自动化第 2 步:创建存储过程第 3 步:创建触发器扩展 - 如何调试?第 1 步:登录 SQL Server 2008第 2 步…...
云原生周刊:k0s 成为 CNCF 沙箱项目
开源项目推荐 HAMi HAMi(原名 k8s‑vGPU‑scheduler)是一款 CNCF Sandbox 级别的开源 K8s 中间件,通过虚拟化 GPU/NPU 等异构设备并支持内存、计算核心时间片隔离及共享调度,为容器提供统一接口,实现细粒度资源配额…...
