山东网站建设网络公司,凡科轻站官网,做旅游的网站有哪些,绵阳网站建站1 Laspy库介绍 laspy是一个Python库#xff0c;主要用于读取、修改和创建LAS点云文件。该库兼容Python 2.6和3.5#xff0c;并且可以处理LAS版本1.0-1.3的文件。 在laspy库中#xff0c;可以使用命令行工具进行文件操作#xff0c;如格式转换和验证#xff0c;以及比较LAS…1 Laspy库介绍 laspy是一个Python库主要用于读取、修改和创建LAS点云文件。该库兼容Python 2.6和3.5并且可以处理LAS版本1.0-1.3的文件。         在laspy库中可以使用命令行工具进行文件操作如格式转换和验证以及比较LAS文件。此外laspy还支持分块读取、直接保存和分块保存等操作。对于创建新的LAS文件该库也提供了相应的功能。此外laspy库还支持不同版本的LAS文件之间的转换并提供了访问公共头和点记录的方法。 易于使用laspy库的API设计简洁明了易于学习和使用。高效laspy库采用了高效的内存管理和数据压缩技术可以快速地读取、修改和写入LAS文件。支持多种操作laspy库支持对LAS文件的多种操作如格式转换、验证、比较等以及创建新的LAS文件。支持不同版本laspy库支持LAS版本1.0-1.3的文件并可以轻松实现不同版本之间的转换。良好的文档和社区支持laspy库提供了详细的文档和社区支持方便用户快速解决问题和学习更多内容。 2 基础函数 2.1 读取点云数据 def read_las(filerG:/彭俊喜/10.las): # 读取点云数据las laspy.read(file)las_header las.header# point las.points # print(point)# points_data np.v stack((las.x, las.y, las.z, las.intensity, las.gps_time, las.point_source_id,# las.classification, las.user_data, las.red, las.green, las.blue)).transpose()# xyz points_data[:, :3] # 以数组的形式显示所有点# print(points)print(主版本号 str(las_header.major_version))print(副版本号 str(las_header.minor_version))print(最小值%f,%f,%f % (las_header.min[0], las_header.min[1], las_header.min[2]))print(最大值%f,%f,%f % (las_header.max[0], las_header.max[1], las_header.max[2]))print(比例%f,%f,%f % (las_header.scale[0], las_header.scale[1], las_header.scale[2]))print(偏移量%f,%f,%f % (las_header.offset[0], las_header.offset[1], las_header.offset[2]))print(点云数量:%d % las_header.point_records_count)# 遍历点for i in range(las_header.point_records_count):# 遍历所有的点云数据print(x%f, y%f, z%f, intensity%d, GPStime%f, PointSourceID%f, Classification%d, UserData%d, Red%d, Green%d, Blue%d% (las.x[i], las.y[i], las.z[i],las.intensity[i], las.gps_time[i], las.point_source_id[i],las.classification[i], las.user_data[i],las.red[i], las.green[i], las.blue[i])) 2.2 筛选点云数据 def filtering_las(filerG:/彭俊喜/10.las): # 通过条件筛选点云数据颜色/回波强度等las laspy.read(file) # 读取点云数据new_file_c0 laspy.create(point_formatlas.header.point_format,file_versionlas.header.version)def multiple_conditions(value1, value2, value3, value4):# 创建筛选条件condition1 value1 60condition2 value1 105condition3 value2 125condition4 value2 255condition5 value3 120condition6 value3 255condition7 value4 100# 若条件都满足返回True否则返回Falsereturn ((condition1 or condition2) and (condition3 or condition4) and (condition5 or condition6)) and condition7result np.vectorize(multiple_conditions)(las.red, las.green, las.blue, las.intensity) # 获取符合条件的布尔值new_file_c0.points las.points[result] # 通过布尔值选择点云数据new_file_c0.write(rG:/彭俊喜/10.las) # 写入点云数据 2.3 旋转点云 def rotation_las(filerG:/彭俊喜/10.las): # 旋转点云las laspy.read(file) # 读取点云数据las_header las.headercenter_x (las_header.min[0] las_header.max[0]) / 2center_y (las_header.min[1] las_header.max[1]) / 2 # 计算中心点有的点云含有地理坐标cos -1 # 控制旋转角度sin math.sqrt(1 - cos ** 2)x_all []y_all []xj [] # 创建新列表存储旋转后的点云数据for i in range(las_header.point_records_count):# 遍历所有的点云数据x las.x[i] - center_xy las.y[i] - center_yx_rotation x * cos - y * sin center_xy_rotation x * sin y * cos center_yx_all.append(x_rotation)y_all.append(y_rotation)xj.append(i) # 将旋转后的点加入列表中header laspy.LasHeader(point_format3, version1.2) # 定义头文件header.offsets [np.min(x_all), np.min(y_all), las.header.offsets[2]] # 定义偏移量header.scales np.array([0.0001, 0.0001, 0.0001]) # 定义缩放比例header.add_extra_dim(laspy.ExtraBytesParams(namexj, typenp.int32))new_las laspy.LasData(header)new_las.x x_allnew_las.y y_allnew_las.z las.znew_las.intensity las.intensitynew_las.gps_time las.gps_timenew_las.point_source_id las.point_source_idnew_las.classification las.classificationnew_las.red las.rednew_las.green las.greennew_las.blue las.bluenew_las.xj xjnew_las.write(G:/彭俊喜/10.las) 2.4 创建点云 def create_las(filerG:/彭俊喜/10.las): # 创建点云# 0. Creating some dummy datamy_data_xx, my_data_yy np.meshgrid(np.linspace(-20, 20, 15), np.linspace(-20, 20, 15))my_data_zz my_data_xx ** 2 0.25 * my_data_yy ** 2my_data np.hstack((my_data_xx.reshape((-1, 1)), my_data_yy.reshape((-1, 1)), my_data_zz.reshape((-1, 1))))# 1. Create a new headerheader laspy.LasHeader(point_format3, version1.2)header.add_extra_dim(laspy.ExtraBytesParams(namerandom, typenp.int32))header.offsets np.min(my_data, axis0)header.scales np.array([0.1, 0.1, 0.1])# 2. Create a Laslas laspy.LasData(header)las.x my_data[:, 0]las.y my_data[:, 1]las.z my_data[:, 2]las.random np.random.randint(-1503, 6546, len(las.points), np.int32)las.write(file) 2.5 保存点云 def save_point(path, point_type): # 保存点云# ---------------------------laspy库保存----------------------------las laspy.read(rZ:\Personal\彭俊喜\Lidar_try/2.las) # read a las filepoints las.pointsout_file laspy.LasData(las.header)ground [2, 5, 6] # 索引out_file.points points[np.array(ground)] # extract ground points, and save it to a las file.out_file.write(rZ:\Personal\彭俊喜\Lidar_try/out1.las) 2.6 可视化点云 def show_point(filerZ:\Personal\彭俊喜\Lidar_try/out.las): # 可视化点云las laspy.read(file) # read a las filepoints las.pointsxyz np.vstack((las.x, las.y, las.z)).transpose() # extract x, y, z and put into a list # 点云的空间位置x las.xy las.yz las.z# 绘制三维散点图fig plt.figure()ax fig.add_subplot(projection3d)ax.set_xlabel(X Axes)ax.set_ylabel(Y Axes)ax.set_zlabel(Z Axes)# ax.grid(None) # 隐藏格网ax.scatter(x, y, z)plt.show() 3 需要安装的库 # -*- coding: utf-8 -*-Time 2023/11/30 15:30 Auth RS迷途小书童 File Laspy Function.py IDE PyCharm Purposelaspy库的基础操作import math import laspy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 4 总结 总的来说laspy库是一个功能强大且易于使用的Python库适用于处理LAS点云文件。它可以帮助用户快速读取、修改和创建LAS文件并支持多种操作和版本转换。对于需要处理LAS文件的用户来说laspy库是一个值得考虑的选择。