for i in range(0, image.shape[0], ground_spacing): for j in range(0, image.shape[1], ground_spacing): if not np.any(shadow_mask[i, j]): center = (i, j) ground_height = dsm[i, j] for x, y in spiral_search(center, radius, ground_spacing): if x < 0 or x >= image.shape[0] or y < 0 or y >= image.shape[1]: continue if np.any(shadow_mask[x, y:]): continue height = dsm[x, y] if height > ground_height: shadow_mask[x, y] = True elif height == ground_height: if np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center)) < \ np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center)): shadow_mask[x, y] = True这段代码是什么意思

这段代码是一个用于生成阴影掩模的算法。它遍历一个高程图像（dsm），并在其中查找可能存在阴影的地面点。它使用spiral_search函数在每个地面点周围搜索半径内的像素，并检查它们是否在阴影下。如果像素在阴影下，则将其标记为True。如果像素不在阴影下，并且其高度高于当前地面点的高度，则将其标记为True。如果像素与当前地面点具有相同的高度，则使用欧几里得距离确定哪个像素更接近于地面点，并将其标记为True。最终，函数返回一个阴影掩模，其中True表示像素在阴影下。

相关问题

def extract_building_shadow(image, dsm, ground_spacing, radius): shadow_mask = np.zeros_like(image, dtype=np.bool) for i in range(0, image.shape[0], ground_spacing): for j in range(0, min(image.shape[1], i+ground_spacing), ground_spacing): if not np.any(shadow_mask[i, j]): center = (i, j) ground_height = dsm[i, j] for x, y in spiral_search(center, radius, ground_spacing): if x < 0 or x >= image.shape[0] or y < 0 or y >= image.shape[1]: continue if np.any(shadow_mask[x, y:]): continue height = dsm[x, y] if height > ground_height: shadow_mask[x, y] = True elif height == ground_height: if np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center)) < \ np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center)): shadow_mask[x, y] = True这段代码运哪部分用到欧几里得距离

这段代码在第 17 行和第 18 行中使用了欧几里得距离计算两个像素点之间的距离。具体来说，`np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center))` 计算了当前像素点 `(x, y)` 与中心点 `center` 之间的欧几里得距离，而 `np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center))` 则计算了当前像素点的前一个像素点 `(i, j)` 与中心点 `center` 之间的欧几里得距离。两个距离进行比较，如果前一个像素点更接近中心点，则将当前像素点标记为阴影。

def spiral_search(center, radius, step): x, y = center yield x, y for r in range(1, radius + step, step): for i, (dx, dy) in enumerate(((1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1))): for j in range(r - (i % 2)): x += dx y += dy yield x, y # 定义建筑物遮蔽区域提取函数 def extract_building_shadow(image, dsm, ground_spacing, radius): shadow_mask = np.zeros_like(image, dtype=np.bool) for i in range(0, image.shape[0], ground_spacing): for j in range(0, image.shape[1], ground_spacing): if not np.any(shadow_mask[i, j]): center = (i, j) ground_height = dsm[i, j] for x, y in spiral_search(center, radius, ground_spacing): if x < 0 or x >= image.shape[0] or y < 0 or y >= image.shape[1]: continue if np.any(shadow_mask[x, y:]): continue height = dsm[x, y] if height > ground_height: shadow_mask[x, y] = True elif height == ground_height: if np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center)) < \ np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center)): shadow_mask[x, y] = True return shadow_mask这段代码是什么意思

这段代码是一个建筑物遮蔽区域提取的函数，其功能是根据遮挡高度判断建筑物遮蔽区域。具体来说，该函数输入为一幅遥感图像和一个数字表面模型（DSM），以及一个地面分辨率和一个搜索半径。函数的输出是一个布尔类型的遮蔽掩膜，其中为 True 的像素表示该处为建筑物遮蔽区域，为 False 的像素表示该处不是建筑物遮蔽区域。该函数的实现过程是：首先，以给定的地面分辨率为步长，对图像进行网格化，然后在每个网格的中心点上进行遮蔽区域判断。接着，以每个中心点为起点，按照螺旋线的方式向外搜索，并计算每个搜索点的高度。如果某个搜索点的高度大于该点所在中心点的高度，则将该搜索点标记为遮蔽区域。如果某个搜索点的高度等于该点所在中心点的高度，则比较该点到中心点的距离和该中心点到原始中心点的距离的大小，如果前者小于后者，则将该搜索点标记为遮蔽区域。最后，返回遮蔽掩膜。