我有一组3D坐标点:【纬度,长度,海拔】([X,Y,Z]),从激光雷达数据中导出。 这些点没有排序,点之间的步长或多或少是随机的。在
我的目标是构建一个函数,将这组点转换成一个由固定像素数组成的2D numpy矩阵,其中每个(X,Y)单元格保存Z值,然后将其绘制为高程热图。在
我想的解决方案是为每个像素构建一个bucket,迭代这些点,并根据它的(X,Y)值将每个点放入一个bucket中。最后创建一个矩阵,其中每个sell保存对应bucket中Z值的平均值。在
如果我建立非常稀疏的矩阵,其中步长是
min[min{Xi,Xj},min{Yk,Yl}]代表所有i,j,k,l
有没有办法“降低”分辨率并将其转换成所需大小的矩阵?
谢谢!在
你不需要重新发明自行车。在
我知道我没有回答你一半的问题,但我会这样做:
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