Laspy를 사용하여 효율적으로 LAS/LAZ 파일 다운샘플링: 단계별 가이드

Laspy를 사용하여 LAZ 파일 다운샘플링: 포인트 클라우드 데이터 처리

이 방법은 Python과 Laspy 패키지를 사용하여 이전 LAZ 파일에서 매 10분의 1 포인트를 추출하고 새 데이터 세트의 헤더 변경 사항을 관리합니다.

import laspy
import numpy as np
from copy import copy
# Load the existing LAZ file
las = laspy.read("input_file.laz")
# Downsample by taking every 10th point
indices = np.arange(0, len(las.points), 10)
downsampled_points = las.points[indices]
# Copy the header and adjust the point count
header = copy(las.header)
header.point_count = len(downsampled_points)
# Create new LasData with downsampled points
d_las = laspy.LasData(header)
d_las.points = downsampled_points
# Write to a new LAZ file
d_las.write("downsampled_output.laz")

LAZ 파일을 다운샘플링할 때 오프셋 및 배율 조정 자동화

이 Python 버전은 다운샘플링된 데이터를 기반으로 오프셋과 크기를 자동으로 다시 계산합니다.

import laspy
import numpy as np
# Load the original LAZ file
las = laspy.read("input_file.laz")
# Downsample by taking every 10th point
indices = np.arange(0, len(las.points), 10)
downsampled_points = las.points[indices]
# Create new header and adjust offsets/scales
header = laspy.LasHeader(point_format=las.header.point_format, version=las.header.version)
header.offsets = np.min([las.x[indices], las.y[indices], las.z[indices]], axis=1)
header.scales = np.array([0.01, 0.01, 0.01])  # Set new scales
# Create new LasData and write to file
downsampled_las = laspy.LasData(header)
downsampled_las.points = downsampled_points
downsampled_las.write("downsampled_with_scales.laz")

LAS/LAZ 파일 다운샘플링을 위한 단위 테스트

이 Python 스크립트에는 다운샘플링 절차가 여러 컨텍스트에서 제대로 작동하는지 확인하는 단위 테스트가 포함되어 있습니다.

import unittest
import laspy
import numpy as np
class TestDownsampling(unittest.TestCase):
    def test_downsample_point_count(self):
        las = laspy.read("input_file.laz")
        indices = np.arange(0, len(las.points), 10)
        downsampled_points = las.points[indices]
        self.assertEqual(len(downsampled_points), len(indices))
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

Laspy를 사용한 다운샘플링에 대한 일반적인 질문

1. 일치하지 않는 배열 크기를 처리하려면 어떻게 해야 합니까? LasData?
2. 이 문제를 해결하려면 point_count 헤더의 는 다운샘플링된 데이터의 실제 포인트 수에 해당합니다. 필요에 따라 개수를 수동으로 변경합니다.
3. 항상 다시 계산해야 하나요? offsets 그리고 scales 다운샘플링 후?
4. 예, 특히 대규모 데이터 세트의 경우 이러한 값을 다시 계산해야 합니다. 그만큼 offsets 새로운 최소값을 나타내고, scales 데이터 정확성을 보장합니다.
5. 할 수 있다 laspy LAS 파일의 추가 치수를 처리합니까?
6. 예, 다음을 사용하여 더 많은 차원을 관리할 수 있습니다. add_extra_dim 기능 LasHeader를 사용하면 강도나 GPS 시간과 같은 맞춤 측정기준을 설정할 수 있습니다.
7. ~이다 numpy 다운샘플링에 필요한 laspy?
8. 반드시 필수적인 것은 아니지만, numpy 효율적으로 인덱스를 생성하고 배열을 조작하여 대규모 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있습니다.
9. 다운샘플링 프로세스 속도를 어떻게 높일 수 있나요?
10. 사용 numpy 배열 작업을 수행하고 효율적으로 인덱싱합니다. 이렇게 하면 대규모 포인트 클라우드로 작업할 때 성능이 향상됩니다.

효과적인 다운샘플링을 위한 주요 사항

다운샘플링 시 차원 불일치를 방지하려면 라즈 파일 라스피, point_count 속성은 헤더에서 수동으로 조정해야 합니다. 오프셋과 스케일을 다시 계산하면 새로운 데이터가 적절하게 표현됩니다.

헤더 수정과 같은 일부 구성 요소는 수동 개입이 필요하지만 다른 구성 요소는 다음을 사용하여 자동화할 수 있습니다. 멍청하다 속도를 극대화하고 대규모 데이터 세트를 관리합니다. 단위 테스트는 다운샘플링 작업 흐름의 견고성을 향상시켜 실제 상황에서 더욱 효율적으로 만듭니다.