使用 Laspy 有效地对 LAS/LAZ 文件进行下采样：分步指南

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使用 Laspy 有效地对 LAS/LAZ 文件进行下采样：分步指南
使用 Laspy 有效地对 LAS/LAZ 文件进行下采样：分步指南
Emma Richard
2024年9月24日星期二 上午12:26:04

了解使用 Laspy 对 LAS 数据进行下采样的过程

在 Python 中处理大型 LAS 或 LAZ 文件时，下采样对于高效处理和分析至关重要。 拉斯皮是一个用于读取、写入和更改 LAS 数据的 Python 包，提供了多种操作点云数据的方法，例如创建和编辑 LAS 标头。

此示例演示如何通过从数据集中提取每十个点来对数据集进行下采样 拉兹 归档并重复使用现有的 激光头。这需要了解标题如何与数据交互，特别是在处理不同的点数时。

当建立新的 激光数据 如果从现有标头中获取对象，用户经常会遇到数组大小不匹配的情况。出现这种差异是因为标头的 点数 可能不会自动与新数据对齐。

挑战在于评估是否需要手动修改标头属性（如偏移量、比例和 point_count），或者是否有更自动化的解决方案。这篇文章解释了如何在使用下采样时正确更新这些值 拉斯皮，从而形成一个有效的过程。

命令 使用示例
laspy.read() 此命令将 LAS 或 LAZ 文件转换为 LasData 对象。它从文件中提取点云数据和标头信息，允许在 Python 中进行修改和处理。
np.arange() 创建一个按固定间隔排列的索引数组。在这种情况下， np.arange(0, len(las.points), 10) 从加载的点云数据中每 10 个点选择一次，这对于下采样至关重要。
laspy.LasHeader() 此命令为 LAS 和 LAZ 数据生成新的标头。标头提供关键元数据，包括点格式、版本、偏移量和比例，这些在创建或编辑点时至关重要。 激光数据。
header.offsets 确定点云数据的最小 x、y 和 z 坐标。这有助于更改点云的参考点，从而在下采样后获得正确的数据表示。
header.scales 通过定义比例因子指定 x、y 和 z 值的精度。下采样后，重新计算和修改比例因子对于维护数据完整性至关重要。
copy() 制作对象的浅表副本。在本例中，它用于从原始点云传输现有标头，保证对新数据集的任何更改都不会损坏原始数据。
downsampled_las.write() 此命令通过写入更新的或新形成的点云将下采样的点云保存为新的 LAS 或 LAZ 文件 激光数据 对象到文件。
unittest.TestCase 这是Python的unittest框架的基础类，用于创建测试用例。本文使用它来测试下采样过程，确保保持正确的点数。
self.assertEqual() 单元测试比较两个值，如果不相等则返回错误。在示例中，它确保下采样点的数量与预测的数量相对应。

使用 Laspy 优化点云下采样

本文中的第一个脚本重点关注对 拉兹 文件，这是管理大型点云数据集所必需的。通过使用导入原始文件 laspy.read() 函数中，我们可以访问点数据和包含点云元数据的标头。下采样技术涉及每隔十个点选取一次，这可以最大限度地减少数据集的大小，同时保留关键的地理属性。这是通过使用完成的 np.arange() 构建索引数组。选取点后，从原始文件中复制标头以确保元数据的兼容性，例如 点格式 和版本。

然而，当原始标头中的点数与下采样数据不对应时，就会出现一个常见问题。为了解决这个问题，我们使用 复制（） 函数对原始标头进行浅拷贝并手动修改 点数 字段来反映下采样点的数量。创建新的标头后，下采样点将分配给新的标头 激光数据 包含实际 x、y 和 z 坐标的对象。最后， 激光数据 使用以下命令另存为新的 LAZ 文件 写（） 方法。该脚本对于需要从较大点云中提取较小数据集的用户来说非常有效。

第二个脚本通过自动重新计算下采样数据的偏移和比例来扩展第一个脚本。使用点云时，准确的偏移至关重要，因为它们指示 3D 空间中数据的来源。这 header.offsets 属性使用下采样点的最小 x、y 和 z 坐标进行更新。类似地，影响点数据精度的比例因子使用 header.scales 属性。该脚本不仅最小化了点云的大小，而且还确保了数据的精确和对齐，使其更适合实际使用。

最后，最终脚本演示了使用 Python 进行单元测试 单元测试 框架。在此脚本中，测试用例确定下采样点计数是否对应于预测值。这对于确保下采样过程在上下文和数据集中一致地执行至关重要。测试用例是使用以下定义的 测试用例 类，并且使用进行比较 self.assertEqual() 方法。通过将测试纳入工作流程，我们可以确保下采样过程在部署到更大的项目或管道之前正常工作。此脚本可帮助用户在处理多个点云文件时避免出现问题和不一致。

使用 Laspy 对 LAZ 文件进行下采样：处理点云数据

此方法使用 Python 和 Laspy 包从旧 LAZ 文件中提取每十个点并管理新数据集的标头更改。

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")

对 LAZ 文件进行下采样时自动进行偏移和比例调整

此版本的 Python 会根据下采样数据自动重新计算偏移和比例。

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 文件下采样的单元测试

此 Python 脚本包含一个单元测试，以确保下采样过程在多个上下文中正常工作。

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()

处理 LAS 文件元数据和高级下采样技术

当处理巨大的数据集时 拉斯比，管理元数据与管理实际点云数据同样重要。保持准确性 激光头 下采样后的值是一个很大的困难。由于点云数据的坐标（x、y 和 z）发生变化，因此标头必须反映这些变化。重新计算 偏移量 需要重新计算每个维度的最小值，而 秤 确定点数据的精度，特别是存储。

另一个需要评估的因素是 LAS 文件中附加尺寸的完整性。额外字节通常用于保存除正常 x、y 和 z 坐标之外的信息，例如强度或 GPS 时间。如果数据集包含这些额外维度，则在下采样时必须对其进行处理。您必须保证额外维度中的点数与主数据中减少的点数相对应。这 添加额外的亮度 功能在 拉斯比 允许将自定义尺寸添加到 LAS 标头。

最后，速度优化是对点云进行下采样时要考虑的重要因素。虽然通常需要对标头进行人工调整，但可以通过利用高效索引和应用数组操作来自动化该过程 麻木 可以大大加速这个过程。通过利用 麻木，您可以快速管理庞大的数据集，而无需牺牲性能。这使您可以将解决方案扩展到更大的项目，甚至可以自动化处理多个 LAZ 文件的管道。

有关 Laspy 下采样的常见问题

  1. 如何处理不匹配的数组维度 LasData？
  2. 要解决此问题，请确保 point_count 标头中的数据对应于下采样数据中的实际点数。根据需要手动更改计数。
  3. 我应该总是重新计算吗 offsets 和 scales 下采样后？
  4. 是的，有必要重新计算这些值，特别是对于庞大的数据集。这 offsets 代表新的最小值，而 scales 保证数据精度。
  5. 能 laspy 处理 LAS 文件中的额外尺寸？
  6. 是的，可以使用以下方式管理更多维度 add_extra_dim 特色于 LasHeader，它允许您设置自定义维度，例如强度或 GPS 时间。
  7. 是 numpy 下采样所需的 laspy？
  8. 虽然不一定是必要的， numpy 通过有效地生成索引和操作数组来促进处理海量数据集。
  9. 如何加快下采样过程？
  10. 使用 numpy 执行数组操作并有效索引。这可以提高处理大型点云时的性能。

有效下采样的关键要点

避免下采样时尺寸不匹配 拉兹 文件与 拉斯比， 这 点数 必须在标头中手动调整属性。重新计算偏移量和比例可以保证新数据的正确表示。

某些组件（例如标头修改）需要手动干预，而其他组件则可以使用自动化 麻木 最大限度地提高速度并管理庞大的数据集。单元测试增强了下采样工作流程的稳健性，使其在实际情况下更加高效。