Python 计算到多个点的最小距离图

给定一组点

障碍物
（作为
行、列
矩阵坐标列表，一组形状
（n，2）
）返回一个大小
大小
的地图（其中
大小
是2D NumPy数组的形状），其中
r，c
的值是到最近“障碍物”的欧氏距离

我的方法非常慢，我觉得应该有一个更好的方法。
是一个类似问题的解决方案，使用带有Numpy和SciPy的KD树。只需将您的障碍物插入KD树，并查询每个网格点的树，以获得其最近的邻居。
是使用带有Numpy和SciPy的KD树的类似问题的解决方案。只需将您的障碍物插入KD树并查询每个网格点的树，以获得其最近的邻居。
我最终使用了来自SciPy的。它有一个非常简单的距离函数

from scipy.spatial import cKDTree as KDTree
def gen_distgrid(obstacles):
    n_obstacles = obstacles.shape[0]
    obstacles = np.vstack((obstacles, [0,0], [0, size[1] - 1], [size[0] - 1, 0], [size[0] - 1, size[1] - 1]))

    distgrid = np.zeros((size[0], size[1]))
    obs_tree = KDTree(data=obstacles)

    i_v = np.arange(size[0])
    j_v = np.arange(size[1])

    coordmat = np.dstack(np.meshgrid(i_v, j_v, indexing='ij'))
    obs_dists, obs_locs = obs_tree.query(coordmat)

    top_dists = np.repeat(i_v, size[1]).reshape(size)
    bottom_dists = np.repeat(size[0] - i_v, size[1]).reshape(size)
    left_dists = np.repeat(j_v, size[0]).reshape(np.transpose(size)).T
    right_dists = np.repeat(size[1] - j_v, size[0]).reshape(np.transpose(size)).T

    dists = np.min([obs_dists, top_dists, bottom_dists, left_dists, right_dists], axis=0)
    return dists

最后我用的是SciPy的。它有一个非常简单的距离函数

from scipy.spatial import cKDTree as KDTree
def gen_distgrid(obstacles):
    n_obstacles = obstacles.shape[0]
    obstacles = np.vstack((obstacles, [0,0], [0, size[1] - 1], [size[0] - 1, 0], [size[0] - 1, size[1] - 1]))

    distgrid = np.zeros((size[0], size[1]))
    obs_tree = KDTree(data=obstacles)

    i_v = np.arange(size[0])
    j_v = np.arange(size[1])

    coordmat = np.dstack(np.meshgrid(i_v, j_v, indexing='ij'))
    obs_dists, obs_locs = obs_tree.query(coordmat)

    top_dists = np.repeat(i_v, size[1]).reshape(size)
    bottom_dists = np.repeat(size[0] - i_v, size[1]).reshape(size)
    left_dists = np.repeat(j_v, size[0]).reshape(np.transpose(size)).T
    right_dists = np.repeat(size[1] - j_v, size[0]).reshape(np.transpose(size)).T

    dists = np.min([obs_dists, top_dists, bottom_dists, left_dists, right_dists], axis=0)
    return dists

对不起，什么是
r
和
c
？@mgilson:行和列，或者你可以说
i，j
。那么，对于每个障碍，你想知道哪个障碍是最近的吗？@mgilson:不，对于网格中的每个点。对不起，仍然没有得到它--网格是什么？我在问题中没有看到太多提到它，但有一些代码似乎可以生成网格并对其进行处理……对不起，什么是
r
和
c
？@mgilson:row和column，或者你可以说
I，j
。那么，对于每个障碍，你想知道哪个障碍是最近的吗？@mgilson:no，对于网格中的每一点。抱歉，仍然没有得到它-网格是什么？我在问题中没有看到太多提到它，但是有一些代码似乎生成了一个网格并用它做了一些事情……这不是理论上最好的，但它的速度惊人。这不是理论上最好的，但它的速度惊人。