python - Numpy - 用 corrsp 填充图像。我给出了 [u,v, I] 的数组

Question

我有一个 N*3 矩阵的 numpy 数组[u, v, I]。该像素的像素位置和I强度。

我需要I从该 numpy 数组中的像素集中生成对应的图像。现在我有一个 for 循环来做，但它很慢。什么是更快的方法来做到这一点？

dmap_raw = np.zeros((raw_img_size[1], raw_img_size[0])).astype(np.float32)
for i in range(0, velodata_cam_proj.shape[0]):
    u = velodata_cam_proj[i,0]
    v = velodata_cam_proj[i,1]
    Z = velodata_cam_proj[i,2]
    dmap_raw[int(v),int(u)] = Z*100

标签： pythonnumpy

Answer 1

试试这个：

dmap_raw = np.zeros((raw_img_size[1], raw_img_size[0])).astype(np.float32)

u = velodata_cam_proj[:,0].astype('int')
v = velodata_cam_proj[:,1].astype('int')
Z = velodata_cam_proj[:,2]
dmap_raw[v, u] = Z*100