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 cv2.imwrite(output_path, shadow_mask.astype(np.uint8) * 255) return shadow_mask这段代码算法具体过程是什么

这段代码实现了从遥感图像和数字表面模型（DSM）中提取建筑物的阴影。算法的具体过程如下：

1. 初始化一个与遥感图像大小相同的全零矩阵作为阴影掩模。

2. 对于每个以地面间隔为单位的格子（即每个像素的真实地面间隔），从左上角开始，遍历整个遥感图像。如果当前像素的掩模值为0，则表示该像素没有被标记为阴影，可以进行下一步处理；否则跳过该像素，继续遍历下一个像素。

3. 对于每个未被标记为阴影的像素，以该像素为中心，沿着一个指定半径的螺旋线搜索周围的像素。如果搜索到的像素已经被标记为阴影，则跳过该像素，继续搜索下一个像素。

4. 对于未被标记为阴影的，并且没有被搜索到的像素，计算其高度。如果该像素的高度大于中心像素的高度，则标记该像素为阴影；否则，如果该像素的高度等于中心像素的高度，并且该像素距离中心像素更近，则标记该像素为阴影。

5. 将阴影掩模保存为二进制图像，并返回该掩模。

该算法的基本思路是，通过遍历遥感图像中的每个像素，寻找该像素周围是否存在阴影。如果存在，则将该像素标记为阴影，并继续搜索周围的像素。通过不断扩大搜索半径和更新阴影掩模，可以逐渐提取出整个建筑物的阴影。