LAS 파일을 numpy 배열로 변환 하시겠습니까?

파이썬에서 LAS 데이터를 조작하는 방법을 배우기 시작했으며 다른 사람들이 LAS 파일을 처리하는 방법을보고 싶었습니다. 포인트를 읽고 (numpy 배열을 사용하고 있습니다) 클래스 1과 2 (분류되지 않은 접지)를 별도의 배열로 필터링하고 싶습니다. 다음 코드가 있지만 포인트를 필터링 할 수 없습니다.

# Import modules
from liblas import file
import numpy as np

if __name__=="__main__":
    '''Read LAS file and create an array to hold X, Y, Z values'''
    # Get file
    las_file = r"E:\Testing\ground_filtered.las"
    # Read file
    f = file.File(las_file, mode='r')
    # Get number of points from header
    num_points = int(f.__len__())
    # Create empty numpy array
    PointsXYZIC = np.empty(shape=(num_points, 5))
    # Load all LAS points into numpy array
    counter = 0
    for p in f:
        newrow = [p.x, p.y, p.z, p.intensity, p.classification]
        PointsXYZIC[counter] = newrow
        counter += 1

arcpy.da.featureClassToNumpyArray를 보았지만 arcpy를 가져 오지 않고 shapefile로 변환하고 싶지 않았습니다.

LAS 데이터를 numpy 배열로 필터링 / 읽는 방법은 무엇입니까?

당신 PointsXYZIC은 이제 numpy 배열입니다. 즉, numpy 인덱싱 을 사용 하여 원하는 데이터를 필터링 할 수 있습니다. 예를 들어, 부울 인덱스를 사용하여 어떤 점을 잡을지를 결정할 수 있습니다.

#the values we're classifying against
unclassified = 1
ground = 2

#create an array of booleans
filter_array = np.any(
    [
        PointsXYZIC[:, 4] == unclassified, #The final column to index against
        PointsXYZIC[:, 4] == ground,
    ],
    axis=0
)

#use the booleans to index the original array
filtered_rows = PointsXYZIC[filter_array]

이제 데이터가 분류되지 않거나 접지 된 모든 값을 가진 numpy 배열이 생겼습니다. 분류 된 값을 얻으려면 다음을 사용할 수 있습니다.

filter_array = np.all(
    [
        PointsXYZIC[:, 4] != unclassified, #The final column to index against
        PointsXYZIC[:, 4] != ground,
    ],
    axis=0
)

laspy 를 사용 하여 LAS 파일을 읽고 상호 작용할 수있는 numpy 배열로 데이터를 쉽게 반환하십시오. laspy는 순수 파이썬이며 libLAS만큼 빠르며 libLAS Python 바인딩보다 더 많은 기능을 가지고 있으며 배포하기가 훨씬 쉽습니다.

이미 알고 계신 경우 죄송하지만 LASTools 는 ArcGIS 및 QGIS 2.0과 모두 통합 된 환상적인 오픈 소스 도구입니다. 현재보고있는 방식으로 데이터를 필터링 할 수있는 옵션이 있습니다.