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NumPy中最大采样优化点云到体素网格

open3d numpy python

Layman · 技术社区 · 11 月前

我有两个数组,分别表示点坐标和值。为了从该点云中获取最大样本,我正在初始化一个具有所需大小的网格,并在每个点上循环以分配最大值:

N = 1000000
coords = np.random.randint(0, 256, size=(N, 3))
vals = np.random.rand(N, 3)

grid = np.zeros((3, 256, 256, 256), dtype=np.float16)
for i, pt in enumerate(coords):
    x, y, z = pt

    grid[0, x, y, z] = max(grid[0, x, y, z], vals[i, 0])
    grid[1, x, y, z] = max(grid[1, x, y, z], vals[i, 1])
    grid[2, x, y, z] = max(grid[2, x, y, z], vals[i, 2])

有没有一种方法可以在没有for循环(非常慢)的情况下通过NumPy做到这一点?

1 回复 | 直到 11 月前

m-sarabi 11 月前

np.maximum.at 可用于执行 max 在特定指标下进行操作。

例如,如果我们有两个数组 arr1 和 arr2 比较和 indices array,我们可以这样做:

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([10, 1, 8, 7, 3])
indices = np.array([0, 1, 2, 1, 4])

# Perform in-place maximum update
np.maximum.at(arr1, indices, arr2)

print(arr1)
# Output: [10  7  8  4  5]

所以我相信在你的情况下,你可以这样做:

indices = coords[:, 0], coords[:, 1], coords[:, 2]

np.maximum.at(grid[0], indices, vals[:, 0])
np.maximum.at(grid[1], indices, vals[:, 1])
np.maximum.at(grid[2], indices, vals[:, 2])

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