లాస్పీతో LAS/LAZ ఫైల్‌లను సమర్థవంతంగా తగ్గించడం: దశల వారీ గైడ్

లాస్పీతో LAS డేటా డౌన్‌సాంప్లింగ్ ప్రక్రియను అర్థం చేసుకోవడం

పైథాన్‌లో పెద్ద LAS లేదా LAZ ఫైల్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు, సమర్థవంతమైన ప్రాసెసింగ్ మరియు విశ్లేషణ కోసం డౌన్‌సాంప్లింగ్ అవసరం. లాస్పీ, LAS డేటాను చదవడం, వ్రాయడం మరియు మార్చడం కోసం పైథాన్ ప్యాకేజీ, LAS హెడర్‌లను సృష్టించడం మరియు సవరించడం వంటి పాయింట్ క్లౌడ్ డేటాను మార్చడానికి అనేక మార్గాలను అందిస్తుంది.

ఈ ఉదాహరణ a నుండి ప్రతి పదవ పాయింట్‌ని సంగ్రహించడం ద్వారా డేటాసెట్‌ను ఎలా తగ్గించాలో చూపిస్తుంది సోమరితనం ఫైల్ చేయండి మరియు ఇప్పటికే ఉన్న దానిని మళ్లీ ఉపయోగించండి లాస్‌హెడర్. దీనికి హెడర్‌లు డేటాతో ఎలా ఇంటరాక్ట్ అవుతాయో అర్థం చేసుకోవడం అవసరం, ప్రత్యేకించి వేర్వేరు పాయింట్ గణనలతో పని చేస్తున్నప్పుడు.

ఒక కొత్త ఏర్పాటు చేసినప్పుడు లాస్డేటా ఇప్పటికే ఉన్న హెడర్ నుండి ఆబ్జెక్ట్, వినియోగదారులు తరచుగా సరిపోలని శ్రేణి పరిమాణాన్ని ఎదుర్కొంటారు. హెడర్ కారణంగా ఈ అసమానత ఏర్పడుతుంది పాయింట్_కౌంట్ కొత్త డేటాతో స్వయంచాలకంగా సమలేఖనం కాకపోవచ్చు.

ఆఫ్‌సెట్‌లు, స్కేల్స్ మరియు పాయింట్_కౌంట్ వంటి హెడర్ అట్రిబ్యూట్‌లను మాన్యువల్‌గా సవరించాల్సిన అవసరం ఉందా లేదా మరింత ఆటోమేటిక్ సొల్యూషన్ ఉందా అని మూల్యాంకనం చేయడం సవాలు. ఉపయోగించి డౌన్‌సాంప్లింగ్ చేసేటప్పుడు ఈ విలువలను ఎలా సరిగ్గా అప్‌డేట్ చేయాలో ఈ పోస్ట్ వివరిస్తుంది లాస్పీ, సమర్థవంతమైన ప్రక్రియ ఫలితంగా.

లాస్పీతో పాయింట్ క్లౌడ్ డౌన్‌సాంప్లింగ్‌ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం

ఈ పోస్ట్‌లోని మొదటి స్క్రిప్ట్ డౌన్‌సాంప్లింగ్ a పై దృష్టి పెడుతుంది లాజ్ ఫైల్, ఇది పెద్ద పాయింట్ క్లౌడ్ డేటాసెట్‌లను నిర్వహించడానికి అవసరం. ఉపయోగించి అసలు ఫైల్‌ను దిగుమతి చేయడం ద్వారా లాస్పీ.రీడ్() ఫంక్షన్, మేము పాయింట్ డేటా మరియు పాయింట్ క్లౌడ్ గురించి మెటాడేటాను కలిగి ఉన్న హెడర్‌ను యాక్సెస్ చేయవచ్చు. డౌన్‌సాంప్లింగ్ టెక్నిక్‌లో ప్రతి పదవ పాయింట్‌ను ఎంచుకోవడం ఉంటుంది, ఇది కీలకమైన భౌగోళిక లక్షణాలను నిలుపుకుంటూ డేటాసెట్ పరిమాణాన్ని తగ్గిస్తుంది. ఇది ఉపయోగించడం ద్వారా జరుగుతుంది np.arange() సూచికల శ్రేణిని నిర్మించడానికి. పాయింట్‌లను ఎంచుకున్న తర్వాత, మెటాడేటాలో అనుకూలతను నిర్ధారించడానికి అసలు ఫైల్ నుండి హెడర్‌ను కాపీ చేయండి పాయింట్_ఫార్మాట్ మరియు వెర్షన్.

అయినప్పటికీ, అసలైన హెడర్‌లోని పాయింట్ల సంఖ్య డౌన్‌సాంపిల్ చేయబడిన డేటాకు అనుగుణంగా లేనప్పుడు సాధారణ సమస్య ఏర్పడుతుంది. దీన్ని పరిష్కరించడానికి, మేము ఉపయోగిస్తాము కాపీ() ఒరిజినల్ హెడర్ యొక్క నిస్సార కాపీని చేయడానికి మరియు మాన్యువల్‌గా సవరించడానికి ఫంక్షన్ పాయింట్_కౌంట్ తగ్గించబడిన పాయింట్ల సంఖ్యను ప్రతిబింబించే ఫీల్డ్. కొత్త హెడర్‌ని సృష్టించిన తర్వాత, డౌన్‌సాంపుల్ పాయింట్‌లు కొత్తదానికి కేటాయించబడతాయి లాస్డేటా నిజమైన x, y మరియు z కోఆర్డినేట్‌లను కలిగి ఉన్న వస్తువు. చివరగా, ది లాస్డేటా ఉపయోగించి కొత్త LAZ ఫైల్‌గా సేవ్ చేయబడింది వ్రాయండి() పద్ధతి. పెద్ద పాయింట్ క్లౌడ్‌ల నుండి చిన్న డేటాసెట్‌లను సంగ్రహించాల్సిన వినియోగదారుల కోసం ఈ స్క్రిప్ట్ సమర్థవంతంగా పనిచేస్తుంది.

రెండవ స్క్రిప్ట్ డౌన్‌సాంపిల్ చేసిన డేటా కోసం ఆఫ్‌సెట్‌లు మరియు స్కేల్‌లను స్వయంచాలకంగా తిరిగి లెక్కించడం ద్వారా మొదటిదాన్ని విస్తరిస్తుంది. పాయింట్ క్లౌడ్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు, ఖచ్చితమైన ఆఫ్‌సెట్‌లను కలిగి ఉండటం చాలా కీలకం ఎందుకంటే అవి 3D స్పేస్‌లో డేటా యొక్క మూలాన్ని సూచిస్తాయి. ది header.offsets అట్రిబ్యూట్ తగ్గించబడిన పాయింట్ల నుండి కనిష్ట x, y మరియు z కోఆర్డినేట్‌లతో నవీకరించబడింది. అదేవిధంగా, పాయింట్ డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని ప్రభావితం చేసే స్కేల్ కారకాలు ఉపయోగించి సెట్ చేయబడతాయి హెడ్డర్.స్కేల్స్ గుణం. ఈ స్క్రిప్ట్ పాయింట్ క్లౌడ్ యొక్క పరిమాణాన్ని తగ్గించడమే కాకుండా, డేటా ఖచ్చితమైనదిగా మరియు సమలేఖనం చేయబడిందని కూడా హామీ ఇస్తుంది, ఇది ఆచరణాత్మక ఉపయోగం కోసం మరింత అనుకూలంగా ఉంటుంది.

చివరగా, ఫైనల్ స్క్రిప్ట్ పైథాన్‌తో యూనిట్ పరీక్షను ప్రదర్శిస్తుంది ఏకపరీక్ష ఫ్రేమ్వర్క్. ఈ స్క్రిప్ట్‌లో, డౌన్‌సాంపుల్ పాయింట్ కౌంట్ అంచనా వేసిన విలువకు అనుగుణంగా ఉందో లేదో టెస్ట్ కేస్ నిర్ణయిస్తుంది. డౌన్‌సాంప్లింగ్ విధానం సందర్భాలు మరియు డేటాసెట్‌లలో స్థిరంగా పని చేస్తుందని నిర్ధారించడానికి ఇది చాలా కీలకం. పరీక్ష కేసును ఉపయోగించి నిర్వచించబడింది టెస్ట్కేస్ తరగతి, మరియు పోలిక ఉపయోగించి నిర్వహించబడుతుంది self.assertEqual() పద్ధతి. వర్క్‌ఫ్లోలో టెస్టింగ్‌ను చేర్చడం ద్వారా, పెద్ద ప్రాజెక్ట్‌లు లేదా పైప్‌లైన్‌లకు దీన్ని అమలు చేయడానికి ముందు డౌన్‌సాంప్లింగ్ విధానం సరిగ్గా పనిచేస్తుందని మేము నిర్ధారించుకోవచ్చు. అనేక పాయింట్ క్లౌడ్ ఫైల్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు సమస్యలు మరియు అసమానతలను నివారించడానికి ఈ స్క్రిప్ట్ వినియోగదారులకు సహాయపడుతుంది.

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")

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")

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()

LAS ఫైల్ మెటాడేటా మరియు అధునాతన డౌన్‌సాంప్లింగ్ టెక్నిక్‌లను నిర్వహించడం

భారీ డేటాసెట్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు నీరసమైన, వాస్తవ పాయింట్ క్లౌడ్ డేటాను నిర్వహించడంతోపాటు మెటాడేటాను నిర్వహించడం కూడా అంతే కీలకం. యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్వహించడం లాస్‌హెడర్ డౌన్‌సాంప్లింగ్ తర్వాత విలువలు ఒక ముఖ్యమైన కష్టం. పాయింట్ క్లౌడ్ డేటా కోఆర్డినేట్‌లు (x, y మరియు z) మారినందున, హెడర్ తప్పనిసరిగా ఈ మార్పులను ప్రతిబింబించాలి. తిరిగి లెక్కించడం ఆఫ్‌సెట్‌లు ప్రతి డైమెన్షన్ కోసం కనీస విలువలను తిరిగి లెక్కించడం అవసరం, అయితే ప్రమాణాలు పాయింట్ డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ణయించండి, ముఖ్యంగా నిల్వ కోసం.

మూల్యాంకనం చేయడానికి మరొక అంశం LAS ఫైల్‌లోని అదనపు కొలతలు యొక్క సమగ్రత. సాధారణ x, y మరియు z కోఆర్డినేట్‌లు కాకుండా ఇంటెన్సిటీ లేదా GPS సమయం వంటి ఇతర సమాచారాన్ని ఉంచడానికి అదనపు బైట్‌లు సాధారణంగా ఉపయోగించబడతాయి. డేటాసెట్‌లో ఈ అదనపు కొలతలు ఉన్నట్లయితే, వాటిని డౌన్‌సాంప్లింగ్ చేసేటప్పుడు తప్పనిసరిగా నిర్వహించాలి. అదనపు పరిమాణాలలో పాయింట్ల సంఖ్య ప్రాథమిక డేటాలో తగ్గిన పాయింట్ల సంఖ్యకు అనుగుణంగా ఉంటుందని మీరు హామీ ఇవ్వాలి. ది add_extra_dim కార్యాచరణలో నీరసమైన LAS హెడర్‌కు అనుకూల కొలతలు జోడించడాన్ని ప్రారంభిస్తుంది.

చివరగా, పాయింట్ మేఘాలను తగ్గించేటప్పుడు పరిగణించవలసిన ముఖ్యమైన అంశం స్పీడ్ ఆప్టిమైజేషన్. హెడర్‌కు మానవ ట్వీక్‌లు సాధారణంగా అవసరం అయితే, సమర్థవంతమైన ఇండెక్సింగ్‌ని ఉపయోగించడం ద్వారా మరియు శ్రేణి కార్యకలాపాలను వర్తింపజేయడం ద్వారా ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయడం మొద్దుబారిన ప్రక్రియను గణనీయంగా వేగవంతం చేయవచ్చు. యొక్క శక్తిని ఉపయోగించడం ద్వారా మొద్దుబారిన, మీరు పనితీరును త్యాగం చేయకుండా అపారమైన డేటాసెట్‌లను త్వరగా నిర్వహించవచ్చు. ఇది పెద్ద ప్రాజెక్ట్‌లకు పరిష్కారాలను విస్తరించడానికి లేదా బహుళ LAZ ఫైల్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి పైప్‌లైన్‌లను ఆటోమేట్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.