Обработка переменного пространственного разрешения при создании волновой поверхности с точки зрения горизонта камеры в P ⇐ Python

[Anonymous]

Я работаю над симуляцией, которое генерирует рандомизированное угольное поле, представляющее океанские волны, как видно камерой, направленной на горизонт. Из-за перспективной проекции ряды пикселей вблизи камеры (нижняя часть изображения) соответствуют очень маленьким пространственным пятнам на поверхности, в то время как ряды вблизи горизонта покрывают гораздо большие пятна. И я разделяю FOV на два, чтобы не иметь массива склонов, который является двумя большими при обращении к пикселям горизонта.base_high_res_grid = gaussian_filter(
np.random.normal(0, slope_std_deg / min_res, (grid_height, grid_width)),
sigma=correlation_length / min_res)
< /code>
для любого пикселя в Fov: Im Im Binning значения из этого массива на основе вычисления расстояний (азимут и направление высоты до x, координаты Y), чтобы выбрать правильное значение центрального массива, и я использую локальное пространственное разрешение этого пикселя, выступая на поверхности, чтобы решить, как многие значения Array являются Bined Por Proxel. Pixel. Я сталкиваюсь, что даже при разделении на два, я все еще генерирую огромные массивы, приводящие к очень долгому вычислительному времени, и потому что я разделяю FOV на двух, существует заметный разрыв в формах волн.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/796 ... om-a-camer