问将二维深度图像/热图转换为三维高度场？

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您所描述的实质是向数据集添加另一个维度。有几种方法可以实现这一点，但是请注意，有些方法可能会让其他人感到困惑。您要导出的另一个程序也可能对数据的形状等有很强的期望，所以请检查一下。下面是一些关于你想做什么的想法.

本质上，您描述的是数据的两个“属性”：彩色图像(一个3通道属性)和高度字段(一个单一的“通道”)。一些备选方案：

• Keep作为两个独立的ndarray。，即图像的三维数组和高度字段的2D数组。将它们命名为适当的名称，并将它们保存在合理的文件结构中。如果我匆匆忙忙的话，这就是我要做的事情(基本上，使用nothing).
• Put .将它们都放入HDF5文件中--这种格式本质上就像一个小文件系统，带有嵌套的“文件夹”，它允许任意数量的文档和元数据)。它还提供压缩、任意数组访问和其他有用的东西。因此，它对组织大量(或两个)ndarray很好，特别是如果它们是large.
• Use .，这基本上是n维pandas，可以将两个数组存储在一个单一的数据结构中。对于这个用例来说，这并不理想，但至少可以让您对轴进行标记，这样您就可以清楚地知道数据的4‘通道are.
• Make a Python class 是什么了。通过这种方式，您可以准确地记录这两个数组是什么，并编写方法来将它们一起绘制。类实例可以被腌制并保存到磁盘中，或者您可以编写方法以任意方式保存它们(例如，HDF5 )。如果我要做很多这样的事情，并且需要一个健壮的、可持续的解决方案，我就会这样做。

下面是这门课的样子：

class BumpImage():
    """
    An image with a 3d height field attached.
    """
    def __init__(self, photo, height):
        if photo.ndim == 2:
            # Make greyscale image into RGB.
            photo = np.repeat(photo[:, :, None], 3, axis=-1)
        self.photo = photo
        if height.shape == photo.shape[:2]:
            self.height = height
        else:
            raise TypeError("Height must be 2d array")

    def size(self):
        return self.height.shape

    def plot(self, ax=None):
        # Make a 3d plot with matplotlib or whatever.
        return ax

    def save(self, fname):
        # Make HDF5 file called fname.
        return

我不会做的事：

• 将高度通道叠加到NumPy中的其他3个通道上，以生成单个4通道的“图像”。我想说这是个坏主意，因为没有方便的方法来记录你在NumPy中所做的事情。
• 试图以某种方式将它们呈现在一起，例如以山坡或三维视图表示的高度字段的地块，这将很难再次分离这两个数据集。