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mdtopx.io.pointcloud

Formatos de nubes de puntos y trayectorias. Leen a scene.clouds (una CloudEntity por nube, con su PointCloud en cloud) y escriben las nubes de la escena. Todos siguen la interfaz común (info, read, write).

Módulo Formato Lee Escribe Opciones
las ASPRS LAS / LAZ (.las, .laz) ✔ ✔ write: decimals (3)
laz Igual que las (mismo plugin) ✔ ✔ write: decimals (3)
e57 ASTM E57 (.e57) ✔ ✔ —
pts Leica HDS PTS (.pts) ✔ ✔ write: decimals (3), lines_as_points (False), point_spacing (0)
ptx Leica HDS PTX (.ptx) ✔ ✔ write: decimals (6)
pcd Point Cloud Data de PCL (.pcd) ✔ ✔ write: decimals (3), binary (False)
xyz ASCII XYZ (.xyz, .txt) ✔ ✔ Ver más abajo
pcap Captura Velodyne PCAP (.pcap) ✔ — —
topcon_ips Trayectoria Topcon IP-S2/IP-S3 (.csv) ✔ — read: as_line (False)
leica_pegasus Trayectoria Leica Pegasus (.csv) ✔ — read: as_line (False)
ladybug Trayectoria Ladybug (.csv) ✔ — read: as_line (False)

Detalles por formato:

  • LAS/LAZ: al leer se crea una nube por cada point source ID, con todos los atributos LAS (intensidad, retornos, clasificación, ángulo, tiempo GPS y color). Al escribir se genera LAS 1.4 (formato de punto 6, o 7 si hay color); la extensión .las o .laz decide si se comprime. decimals fija la escala de las coordenadas (3 = milímetro).
  • E57: todos los escaneos se unen en una sola nube, ya en coordenadas terreno (se aplica la posición de cada escaneo), con intensidad y color si el archivo los tiene.
  • PTS: cada bloque del archivo es una nube. Al escribir, lines_as_points vuelca también los vértices de las polilíneas como puntos, y point_spacing (mayor que 0) las remuestrea antes a esa distancia.
  • PTX: cada escaneo es una nube.
  • PCAP: capturas de sensores Velodyne (VLP-16, HDL-32E). Las coordenadas son locales al sensor: no se aplica GPS ni IMU.
  • Trayectorias: los tres formatos usan la extensión .csv; cada módulo reconoce el suyo por el número de columnas. Con as_line=True la trayectoria se lee como una polilínea (en scene.polylines) en lugar de como una nube.

XYZ

xyz.read admite estas opciones, que describen las columnas del archivo ([número de punto] x y z [intensidad] [r g b]):

Opción Por defecto Significado
has_point_number False La primera columna es un número de punto.
has_intensity False Hay una columna de intensidad.
has_color False Hay tres columnas de color.
as_line False Lee los puntos como una sola polilínea en vez de como nube.

xyz.write escribe las columnas que se activen, en este orden: write_coordinates (True), write_classification, write_intensity, write_color, write_gps, write_id_source (todas False). decimals (6) fija los decimales, y class_filter es una lista de clases LAS separadas por comas que se escriben (vacía = todas).

Ejemplos

Contar los puntos de cada clase de un LAZ:

from collections import Counter
from mdtopx.io.pointcloud import las

escena = las.read(r"C:\datos\vuelo.laz")
clases = Counter()
for nube in escena.clouds:
    for punto in nube.cloud.points:
        clases[punto.classification] += 1
print(sorted(clases.items()))

Pasar los puntos de suelo (clase 2) de un LAS a un XYZ con intensidad:

from mdtopx.io.pointcloud import las, xyz

escena = las.read(r"C:\datos\vuelo.las")
xyz.write(r"C:\datos\suelo.xyz", escena, class_filter="2", write_intensity=True, decimals=3)