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坐标向量转换为numpy二维矩阵
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<p>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</p> <p>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</p> <ul> <li>刻度必须保持真实,X和Y的步长应该相同。在</li> <li>矩阵不必捕捉精确的仰角图,它显然需要某种分辨率的降低来获得恒定的像素数。在</li> </ul> <p>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</p> <ol> <li>由于我在这个领域没有太多的经验,我很想听听一些建议,特别是如果有更好的方法来解决这个问题。在</li> <li>有没有一个numpy函数可以把我的点集转换成所需的矩阵?(可能是步长为常量的网格网格?)在</li> <li><p>如果我建立非常稀疏的矩阵,其中步长是</p> <p>min[min{Xi,Xj},min{Yk,Yl}]代表所有i,j,k,l</p> <p>有没有办法“降低”分辨率并将其转换成所需大小的矩阵?</p></li> </ol> <p>谢谢!在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我知道我没有回答你一半的问题,但我会这样做:</p> <ol> <li>创建一个所需分辨率的二维数组</li> <li>“最左边”的值对应于最小的x值,以此类推</li> <li>用x和y值表示的最接近匹配的高程值填充数组</li> <li>平滑结果。在</li> </ol>
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