Python中如何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

根据配准后的像片和DSM，可以使用以下代码将DSM矩阵中对应像素点标记为可见或不可见：

import numpy as np

# 假设img为配准后的像片，dsm为DSM矩阵
# 假设img和dsm的大小相同

# 将img转换为灰度图像
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 将dsm中高度为0的像素点标记为不可见
dsm[dsm == 0] = np.nan

# 根据灰度图像将dsm中可见的像素点标记为1，不可见的像素点标记为nan
dsm[img_gray > 0] = 1
dsm[img_gray == 0] = np.nan

以上代码将img转换为灰度图像，并将dsm中高度为0的像素点标记为不可见（使用np.nan表示）。然后根据灰度图像将dsm中可见的像素点标记为1，不可见的像素点标记为nan。这样就可以将DSM矩阵中对应像素点标记为可见或不可见。