如何将Numpy数组（行x列）转换为XYZ坐标数组？

我有一个来自照相机（灰度图像）的输入阵列，看起来像：

[
[0.5, 0.75, 0.1, 0.6], 
[0.3, 0.75, 1.0, 0.9] 
]

实际尺寸=434x512

我需要一个输出，它是XYZ坐标的列表：

i、 [x，y，z]，[x，y，z]，…]

[[0,0,0.5],[1,0,0.75],[2,0,0.1],[3,0,0.6],[0,1,0.3],[1,1,0.75],[2,1,1.0],[3,1,0.9]]

使用Numpy有什么有效的方法可以做到这一点吗？

这里有一种方法-

m,n = a.shape
R,C = np.mgrid[:m,:n]
out = np.column_stack((C.ravel(),R.ravel(), a.ravel()))

样本运行-

In [45]: a
Out[45]: 
array([[ 0.5 ,  0.75,  0.1 ,  0.6 ],
       [ 0.3 ,  0.75,  1.  ,  0.9 ]])

In [46]: m,n = a.shape
    ...: R,C = np.mgrid[:m,:n]
    ...: out = np.column_stack((C.ravel(),R.ravel(), a.ravel()))
    ...: 

In [47]: out
Out[47]: 
array([[ 0.  ,  0.  ,  0.5 ],
       [ 1.  ,  0.  ,  0.75],
       [ 2.  ,  0.  ,  0.1 ],
       [ 3.  ,  0.  ,  0.6 ],
       [ 0.  ,  1.  ,  0.3 ],
       [ 1.  ,  1.  ,  0.75],
       [ 2.  ,  1.  ,  1.  ],
       [ 3.  ,  1.  ,  0.9 ]])

In [48]: out.tolist() # Convert to list of lists if needed
Out[48]: 
[[0.0, 0.0, 0.5],
 [1.0, 0.0, 0.75],
 [2.0, 0.0, 0.1],
 [3.0, 0.0, 0.6],
 [0.0, 1.0, 0.3],
 [1.0, 1.0, 0.75],
 [2.0, 1.0, 1.0],
 [3.0, 1.0, 0.9]]

---

你的预期产出背后的逻辑是什么？显示这一点的一个好方法是使用您自己尝试过的代码更新您的问题。逻辑是获取像素强度/深度数据，并将其绘制在pyqt 3d散点图中。我的尝试没能让我走多远。。