Python 通过积分使用形状从法线贴图计算深度贴图

我试图计算给定法线贴图的深度贴图。我做了一些研究，发现这可以通过使用Forsyth&Ponce的“通过集成的形状”方法来实现。我尝试了一个实现，但是它不起作用，它只是返回一个白色图像。我不确定我是否构造了scipy积分，或者我是否没有理解它背后的概念。我遵循了第33-37页的pdf格式。我们将不胜感激。 以下是我现在掌握的代码：

def fx(s, y, normals):
    s = int(s)
    return normals[s,y,0]/normals[s,y,2]

def fy(t, x, normals):
    t=int(t)
    return normals[x, t, 1]/normals[x,t,2]


n_img = np.clip(np.asarray(Image.open("normal.png"), dtype=float) / 255, 0, 1)
d_img = np.zeros((n_img.shape[0], n_img.shape[1]))
h,w,d = n_img.shape

for i in range(h-1):
    for j in range(w-1):
        abc = n_img[i, j]
        #this is to reduce the number of calculations done for each integral summation
        x = 0 if i < 35 else (i-34)
        y = 0 if j < 35 else (j - 34)
        #print(i, j, x, y)
        inte = np.asarray(quad(fx, x, i, args=(j, n_img))) + np.asarray(quad(fy, y, j, args=(i, n_img)))
        #print(np.array([inte[0], inte[1]], dtype=float))
        d_img[i][j] = inte[0]

cv2.imshow("tmp", d_img)
cv2.waitKey()

def fx（s，y，法线）：
s=int（s）
返回法线[s，y，0]/法线[s，y，2]
def fy（t，x，法线）：
t=int（t）
返回法线[x，t，1]/法线[x，t，2]
n_img=np.clip（np.asarray（Image.open（“normal.png”），dtype=float）/255,0,1）
d_img=np.zero（（n_img.shape[0]，n_img.shape[1]））
h、 w，d=n_img.形状
对于范围（h-1）内的i：
对于范围（w-1）内的j：
abc=n_img[i，j]
#这是为了减少每次积分求和的计算次数
如果i<35，则x=0，否则（i-34）
如果j<35，则y=0，否则（j-34）
#打印（i、j、x、y）
inte=np.asarray（quad（fx，x，i，args=（j，n_img）））+np.asarray（quad（fy，y，j，args=（i，n_img）））
#打印（np.array（[inte[0]，inte[1]]，dtype=float））
d_img[i][j]=inte[0]
cv2.imshow（“tmp”，d_img）
cv2.waitKey（）