class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么修改可以根据共线方程将地面点坐标x,y,z反算其在原始航带对应的像素行列号，点(X,Y,Z)反算其在原始航 片中的像素值行列号( r,c),当 img1 该位置像素值为 0 值,修改其像素值为 255,当 img1 该( r,c) 位置像素值为 255 时,说明此点已被占用,则对地面点(X,Y,Z)标记此 点位被遮蔽

可以按照以下方式修改代码：

1. 在SpiralIterator类中添加一个新的方法get_pixel_position(self, x, y, z)，用于根据共线方程将地面点坐标x,y,z反算其在原始航带对应的像素行列号。

2. 在get方法中调用get_pixel_position方法，得到地面点在原始航片中的像素值行列号。

3. 在得到行列号后，判断img1该位置像素值是否为0，如果是，则修改其像素值为255，如果不是，则说明此点已被占用，对地面点(X,Y,Z)进行标记。

修改后的代码如下：

import gdal
import numpy as np

class SpiralIterator:
    def __init__(self, source, x=810, y=500, length=None):
        self.source = source
        self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数
        self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数
        if length:
            self.length = min(length, np.size(self.source))
        else:
            self.length = np.size(self.source)
        if x:
            self.x = x
        else:
            self.x = self.row // 2
        if y:
            self.y = y
        else:
            self.y = self.col // 2
        self.i = self.x
        self.j = self.y
        self.iteSize = 0
        geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform()
        self.x_origin = geo_transform[0]
        self.y_origin = geo_transform[3]
        self.pixel_width = geo_transform[1]
        self.pixel_height = geo_transform[5]

    def hasNext(self):
        return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了

    def get_pixel_position(self, x, y, z):
        # 根据共线方程将地面点坐标x,y,z反算其在原始航带对应的像素行列号
        col = int((x - self.x_origin) / self.pixel_width)
        row = int((y - self.y_origin) / self.pixel_height)
        return row, col

    def get(self):
        if self.hasNext(): # 还能再取一个值
            # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回
            i = self.i
            j = self.j
            val = self.source[i][j]
            # 计算下一个值的坐标
            relI = self.i - self.x # 相对坐标
            relJ = self.j - self.y # 相对坐标
            if relJ > 0 and abs(relI) < relJ:
                self.i -= 1 # 上
            elif relI < 0 and relJ > relI:
                self.j -= 1 # 左
            elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI:
                self.i += 1 # 下
            elif relI >= 0 and relI >= relJ:
                self.j += 1 # 右

            # 获取地面点在原始航片中的像素值行列号
            row, col = self.get_pixel_position(i, j, val)

            # 判断索引是否在矩阵内，并对该位置像素值进行修改
            if row >= 0 and row < self.row and col >= 0 and col < self.col:
                if self.source[row][col] == 0:
                    self.source[row][col] = 255
                else:
                    # 对地面点(X,Y,Z)进行标记
                    print(f'地面点({i},{j},{val})被遮蔽')
                    
            self.iteSize += 1
            return i, j, val

dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif'
dsm_data = gdal.Open(dsm_path)
dsm_array = dsm_data.ReadAsArray()

spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500)

while spiral_iterator.hasNext():
    i, j, val = spiral_iterator.get()
    print(f'Value at ({i},{j}):{val}')