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.
| ఆదేశం | ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ |
|---|---|
| laspy.read() | ఈ ఆదేశం LAS లేదా LAZ ఫైల్ను LasData ఆబ్జెక్ట్గా మారుస్తుంది. ఇది ఫైల్ నుండి పాయింట్ క్లౌడ్ డేటా మరియు హెడర్ సమాచారాన్ని సంగ్రహిస్తుంది, ఇది పైథాన్లో మార్పు మరియు ప్రాసెసింగ్ కోసం అనుమతిస్తుంది. |
| np.arange() | క్రమ వ్యవధిలో అంతరాయం కలిగిన సూచికల శ్రేణిని సృష్టిస్తుంది. ఈ దృష్టాంతంలో, np.arange(0, len(las.points), 10) లోడ్ చేయబడిన పాయింట్ క్లౌడ్ డేటా నుండి ప్రతి 10వ పాయింట్ను ఎంచుకుంటుంది, ఇది డౌన్సాంప్లింగ్కు అవసరం. |
| laspy.LasHeader() | ఈ ఆదేశం LAS మరియు LAZ డేటా కోసం కొత్త హెడర్ను రూపొందిస్తుంది. హెడర్ పాయింట్ ఫార్మాట్, వెర్షన్, ఆఫ్సెట్లు మరియు స్కేల్లతో సహా కీలకమైన మెటాడేటాను అందిస్తుంది, వీటిని సృష్టించేటప్పుడు లేదా సవరించేటప్పుడు కీలకం లాస్డేటా. |
| header.offsets | పాయింట్ క్లౌడ్ డేటా కోసం కనిష్ట x, y మరియు z కోఆర్డినేట్లను నిర్ణయిస్తుంది. పాయింట్ క్లౌడ్ కోసం రిఫరెన్స్ పాయింట్ను మార్చడంలో ఇది సహాయపడుతుంది, ఫలితంగా డౌన్సాంప్లింగ్ తర్వాత సరైన డేటా ప్రాతినిధ్యం లభిస్తుంది. |
| header.scales | స్కేల్ కారకాలను నిర్వచించడం ద్వారా x, y మరియు z విలువల ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్దేశిస్తుంది. డౌన్సాంప్లింగ్ తర్వాత, డేటా సమగ్రతను నిర్వహించడానికి స్కేల్ కారకాలను తిరిగి లెక్కించడం మరియు సవరించడం చాలా కీలకం. |
| copy() | ఒక వస్తువు యొక్క నిస్సార కాపీని చేస్తుంది. ఈ సందర్భంలో, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న హెడర్ను ఒరిజినల్ పాయింట్ క్లౌడ్ నుండి బదిలీ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, కొత్త డేటాసెట్లో ఏవైనా మార్పులు అసలైన డేటాను పాడుచేయవని హామీ ఇస్తుంది. |
| downsampled_las.write() | ఈ కమాండ్ అప్డేట్ చేయబడిన లేదా కొత్తగా ఏర్పడిన వాటిని వ్రాయడం ద్వారా డౌన్సాంపుల్ పాయింట్ క్లౌడ్ను కొత్త LAS లేదా LAZ ఫైల్గా సేవ్ చేస్తుంది లాస్డేటా ఫైల్కి ఆబ్జెక్ట్. |
| unittest.TestCase | ఇది పైథాన్ యొక్క యూనిట్టెస్ట్ ఫ్రేమ్వర్క్కు పునాది తరగతి, ఇది పరీక్ష కేసులను రూపొందించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. పాయింట్ల సరైన మొత్తం నిర్వహించబడుతుందని హామీ ఇవ్వడం ద్వారా డౌన్సాంప్లింగ్ ప్రక్రియను పరీక్షించడానికి ఈ కథనం దీనిని ఉపయోగిస్తుంది. |
| self.assertEqual() | యూనిట్ పరీక్ష రెండు విలువలను సరిపోల్చుతుంది మరియు అవి సమానంగా లేకుంటే లోపాన్ని అందిస్తుంది. ఉదాహరణలో, తగ్గించబడిన పాయింట్ల సంఖ్య అంచనా వేసిన సంఖ్యకు అనుగుణంగా ఉందని ఇది నిర్ధారిస్తుంది. |
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.
లాస్పీని ఉపయోగించి LAZ ఫైల్లను డౌన్సాంప్లింగ్ చేయడం: పాయింట్ క్లౌడ్ డేటాను నిర్వహించడం
పాత LAZ ఫైల్ నుండి ప్రతి పదవ పాయింట్ను సంగ్రహించడానికి మరియు కొత్త డేటాసెట్ కోసం హెడర్ మార్పులను నిర్వహించడానికి ఈ పద్ధతి పైథాన్ మరియు లాస్పీ ప్యాకేజీని ఉపయోగిస్తుంది.
import laspyimport numpy as npfrom copy import copy# Load the existing LAZ filelas = laspy.read("input_file.laz")# Downsample by taking every 10th pointindices = np.arange(0, len(las.points), 10)downsampled_points = las.points[indices]# Copy the header and adjust the point countheader = copy(las.header)header.point_count = len(downsampled_points)# Create new LasData with downsampled pointsd_las = laspy.LasData(header)d_las.points = downsampled_points# Write to a new LAZ filed_las.write("downsampled_output.laz")
LAZ ఫైల్లను డౌన్సాంప్లింగ్ చేసేటప్పుడు ఆఫ్సెట్ మరియు స్కేల్ అడ్జస్ట్మెంట్ను ఆటోమేట్ చేయడం
పైథాన్ యొక్క ఈ సంస్కరణ డౌన్సాంపిల్ డేటా ఆధారంగా ఆఫ్సెట్లు మరియు స్కేల్లను స్వయంచాలకంగా తిరిగి గణిస్తుంది.
import laspyimport numpy as np# Load the original LAZ filelas = laspy.read("input_file.laz")# Downsample by taking every 10th pointindices = np.arange(0, len(las.points), 10)downsampled_points = las.points[indices]# Create new header and adjust offsets/scalesheader = 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 filedownsampled_las = laspy.LasData(header)downsampled_las.points = downsampled_pointsdownsampled_las.write("downsampled_with_scales.laz")
LAS/LAZ ఫైల్స్ డౌన్సాంప్లింగ్ కోసం యూనిట్ టెస్టింగ్
ఈ పైథాన్ స్క్రిప్ట్ అనేక సందర్భాలలో డౌన్సాంప్లింగ్ విధానం సరిగ్గా పనిచేస్తుందని నిర్ధారించడానికి యూనిట్ పరీక్షను కలిగి ఉంటుంది.
import unittestimport laspyimport numpy as npclass 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.
లాస్పీతో డౌన్సాంప్లింగ్ గురించి సాధారణ ప్రశ్నలు
- సరిపోలని శ్రేణి కొలతలను నేను ఎలా నిర్వహించగలను LasData?
- దీనిని పరిష్కరించడానికి, నిర్ధారించుకోండి point_count హెడర్లో డౌన్సాంపిల్ చేయబడిన డేటాలోని పాయింట్ల వాస్తవ సంఖ్యకు అనుగుణంగా ఉంటుంది. అవసరమైన విధంగా గణనను మాన్యువల్గా మార్చండి.
- నేను ఎల్లప్పుడూ రీకంప్యూట్ చేయాలి offsets మరియు scales డౌన్సాంప్లింగ్ తర్వాత?
- అవును, ఈ విలువలను తిరిగి గణించడం అవసరం, ముఖ్యంగా భారీ డేటాసెట్ల కోసం. ది offsets కొత్త కనీస విలువలను సూచిస్తుంది, అయితే scales డేటా ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
- చెయ్యవచ్చు laspy LAS ఫైల్లలో అదనపు కొలతలు నిర్వహించాలా?
- అవును, మరిన్ని కొలతలు ఉపయోగించి నిర్వహించవచ్చు add_extra_dim లో ఫీచర్ LasHeader, ఇది తీవ్రత లేదా GPS సమయం వంటి అనుకూల కొలతలు సెట్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
- ఉంది numpy తో డౌన్సాంప్లింగ్ కోసం అవసరం laspy?
- తప్పనిసరి కానప్పటికీ, numpy సూచికలను సమర్ధవంతంగా ఉత్పత్తి చేయడం మరియు శ్రేణులను మార్చడం ద్వారా భారీ డేటాసెట్లను నిర్వహించడం సులభతరం చేస్తుంది.
- డౌన్సాంప్లింగ్ ప్రక్రియను నేను ఎలా వేగవంతం చేయగలను?
- ఉపయోగించండి numpy శ్రేణి కార్యకలాపాలను నిర్వహించడానికి మరియు సమర్ధవంతంగా సూచిక చేయడానికి. భారీ పాయింట్ క్లౌడ్లతో పనిచేసేటప్పుడు ఇది పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది.
ఎఫెక్టివ్ డౌన్సాంప్లింగ్ కోసం కీలక టేకావేలు
డౌన్సాంప్లింగ్ చేసేటప్పుడు డైమెన్షన్ అసమతుల్యతను నివారించడానికి లాజ్ తో ఫైళ్లు నీరసమైన, ది పాయింట్_కౌంట్ ఆస్తిని హెడర్లో మాన్యువల్గా సర్దుబాటు చేయాలి. ఆఫ్సెట్లు మరియు స్కేల్లను తిరిగి లెక్కించడం తాజా డేటా యొక్క సరైన ప్రాతినిధ్యానికి హామీ ఇస్తుంది.
హెడర్ సవరణల వంటి కొన్ని భాగాలకు మాన్యువల్ జోక్యం అవసరం, మరికొన్నింటిని ఉపయోగించి ఆటోమేట్ చేయవచ్చు మొద్దుబారిన వేగాన్ని పెంచడానికి మరియు భారీ డేటాసెట్లను నిర్వహించడానికి. యూనిట్ టెస్టింగ్ మీ డౌన్సాంప్లింగ్ వర్క్ఫ్లో యొక్క పటిష్టతను పెంచుతుంది, ఇది వాస్తవ పరిస్థితుల్లో మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తుంది.