Python中根据配准后的像片和DSM,将DSM矩阵中对应像素点标记为可见或不可见
时间: 2024-05-03 13:22:57 浏览: 10
可以使用以下代码实现:
```python
import numpy as np
# 读取配准后的像片和DSM
image = np.load('registered_image.npy')
dsm = np.load('registered_dsm.npy')
# 获取像片和DSM的尺寸
height, width, _ = image.shape
dsm_height, dsm_width = dsm.shape
# 创建一个与DSM尺寸相同的矩阵,用于标记像素点的可见性
visibility = np.zeros((dsm_height, dsm_width))
# 遍历像片中的每个像素点
for row in range(height):
for col in range(width):
# 获取像片中当前像素点的坐标
x, y, _ = image[row, col]
# 将像片坐标转换为DSM坐标系下的坐标
dsm_x, dsm_y = int(x), int(y)
# 如果DSM坐标在范围内,则将对应的像素点标记为可见
if dsm_x >= 0 and dsm_x < dsm_width and dsm_y >= 0 and dsm_y < dsm_height:
visibility[dsm_y, dsm_x] = 1
```
在上述代码中,我们首先读取了配准后的像片和DSM,并获取了它们的尺寸。然后,我们创建了一个与DSM尺寸相同的矩阵,用于标记像素点的可见性。
接下来,我们遍历像片中的每个像素点,并将其坐标转换为DSM坐标系下的坐标。如果DSM坐标在范围内,则将对应的像素点标记为可见。
最终,我们得到了一个标记了每个像素点可见性的矩阵。可以根据需要对其进一步处理。