from osgeo import gdal
from osgeo import osr
import numpy as np


def getSRSPair(dataset):
    '''
    获得给定数据的投影参考系和地理参考系
    :param dataset: GDAL地理数据
    :return: 投影参考系和地理参考系
    '''
    prosrs = osr.SpatialReference()
    prosrs.ImportFromWkt(dataset.GetProjection())
    geosrs = prosrs.CloneGeogCS()
    return prosrs, geosrs


def geo2lonlat(dataset, x, y):
    '''
    将投影坐标转为经纬度坐标（具体的投影坐标系由给定数据确定）
    :param dataset: GDAL地理数据
    :param x: 投影坐标x
    :param y: 投影坐标y
    :return: 投影坐标(x, y)对应的经纬度坐标(lon, lat)
    '''

    prosrs, geosrs = getSRSPair(dataset)
    ct = osr.CoordinateTransformation(prosrs, geosrs)
    coords = ct.TransformPoint(x, y)
    return coords[:2]


def lonlat2geo(dataset, lon, lat):
    '''
    将经纬度坐标转为投影坐标（具体的投影坐标系由给定数据确定）
    :param dataset: GDAL地理数据
    :param lon: 地理坐标lon经度
    :param lat: 地理坐标lat纬度
    :return: 经纬度坐标(lon, lat)对应的投影坐标
    '''

    prosrs, geosrs = getSRSPair(dataset)
    ct = osr.CoordinateTransformation(geosrs, prosrs)
    coords = ct.TransformPoint(lon, lat)
    return coords[:2]


def imagexy2geo(dataset, row, col):
    '''
    根据GDAL的六参数模型将影像图上坐标（行列号）转为投影坐标或地理坐标（根据具体数据的坐标系统转换）
    :param dataset: GDAL地理数据
    :param row: 像素的行号
    :param col: 像素的列号
    :return: 行列号(row, col)对应的投影坐标或地理坐标(x, y)
    '''

    trans = dataset.GetGeoTransform()
    px = trans[0] + col * trans[1] + row * trans[2]
    py = trans[3] + col * trans[4] + row * trans[5]
    return px, py


def geo2imagexy(dataset, x, y):
    '''
    根据GDAL的六 参数模型将给定的投影或地理坐标转为影像图上坐标（行列号）
    :param dataset: GDAL地理数据
    :param x: 投影或地理坐标x
    :param y: 投影或地理坐标y
    :return: 影坐标或地理坐标(x, y)对应的影像图上行列号(row, col)
    '''

    trans = dataset.GetGeoTransform()
    a = np.array([[trans[1], trans[2]], [trans[4], trans[5]]])
    b = np.array([x - trans[0], y - trans[3]])
    return np.linalg.solve(a, b)  # 使用numpy的linalg.solve进行二元一次方程的求解