- 필터 = 업체 분류 · 점진 TIN · 둘의 다듬기 판만 · 분석 허용 목록 = Ground 등록부(available_filters) 한 벌 - 표현 = DTM · implicit 만 · 평활 = DTM 만 · config 기본 목록 · PRECOMPUTE · 설정 사전 맞춤(설정 지문 바뀜 — 768 에서 다시 지음) - 등고선 = 격자 · 굳힌 격자만(삼각망 굽기 · 외곽 맞춤 · implicit RBF 폴백 걷음) · 표본기 · 경로 찾기 tin · nurbs · meshfree 갈래 걷음 - 수치지형도 = 라플라스만(TIN 둘 · TPS · ANUDEM형 · 다중해상도 걷음) · B04 단추 하나 - 안 부르는 길 — B04 JSON 점군 GET · ground-stats GET + TS · B07 옛 계획평면도(라이다) 짓기 · lidar_source · LIDAR_ID · plan_lidar 종류 이름 · SOURCE_FILTER_LABELS · MODEL_METHODS(py) · MESH_* 설정 - 옛 manifest 의 지운 갈래 줄은 DB 로 되살리지 않음 · 옛 csf 행은 미리보기 · 등고선 그대로 열림 · 지운 이름 요청 = 400 - 낡은 글 — Ground · Pipeline 머리 · WF1 「없으면 csf」 · B07 음영 기본 「csf」 → 빈 값 · 등고선 폴백 「csf」 → 404 · B04 3D 보기 처음값 · B05 Schema · B06 Prebuild · 씨닝 설명 - 시험 지움 2 — test_b04_contour_raster · test_b04_contour_equivalence(지운 삼각망 굽기 · 없는 프로젝트를 봐 건너뛰던 것) - 시험 덜어냄 — test_b04_ground_filters CSF · 격자 최저 네 경우(지운 필터) - 시험 고침 — 허용 목록 · 형 검사에 걸린 csf · tin · grid_min_z · meshfree · tin_sheet 견본을 ptd · implicit · laplace 로(54_22 · 238_1 · 443 · 342_2 · 346_3 · 351_1 · 442_2 · 271 + helper · 344_1 · 133_1 · 343_2 · 637 · 754_1 · 763_1 깨진 tin → 깨진 implicit · 763_3 · b05 둘 · b06 · sheet_surface TIN(도엽선) 경우 지움) · 이름만 바꿈(273_2 · 343_1 · 343_3 · 624_1) Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
113 lines
4.3 KiB
Python
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Python
"""B04 지표면 스무딩 엔진 (DTM 가우시안+B-Spline).
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원본 모델(npz)을 로드해 표고 Z만 평활화한 스무딩 모델과 프리뷰(GLB)를 만든다.
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XY 격자는 원본을 유지한다.
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"""
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import hashlib
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import json
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from pathlib import Path
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from typing import Any
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import numpy as np
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from scipy import ndimage
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from scipy.interpolate import RectBivariateSpline
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from B04_PreProcess.B04_PreProcess_Engine_ModelContext import (
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TerrainContext,
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artifact_size,
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atomic_npz,
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clip_and_compact_mesh,
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grid_faces,
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grid_vertices,
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write_glb,
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)
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SMOOTHING_ALGORITHM_VERSION = 2
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def compute_smoothing_signature(config: dict[str, Any]) -> str:
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"""스무딩 관련 파라미터의 해시 서명을 계산한다."""
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smooth_params = {k: v for k, v in config.items() if k.startswith("smoothing_")}
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smooth_params["algorithm_version"] = SMOOTHING_ALGORITHM_VERSION
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encoded = json.dumps(smooth_params, sort_keys=True, default=list).encode("utf-8")
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return hashlib.sha256(encoded).hexdigest()[:16]
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def _masked_gaussian_filter(grid: np.ndarray, mask: np.ndarray, sigma: float) -> np.ndarray:
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"""무효 영역(mask==False) 오염을 방지하는 정규화 가우시안 필터."""
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if sigma <= 0:
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return grid.copy()
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values = grid.copy()
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values[~mask] = 0.0
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weights = np.zeros_like(grid, dtype=float)
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weights[mask] = 1.0
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value_blur = ndimage.gaussian_filter(values, sigma=sigma, mode="constant", cval=0.0)
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weight_blur = ndimage.gaussian_filter(weights, sigma=sigma, mode="constant", cval=0.0)
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valid_denom = weight_blur > 1e-10
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result = grid.copy()
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result[valid_denom] = value_blur[valid_denom] / weight_blur[valid_denom]
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return result
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def smooth_dtm(
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context: TerrainContext, output_dir: Path, stem: str, original_model_path: Path
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) -> dict[str, Any]:
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"""DTM 격자에 가우시안+C2 바이큐빅 보간을 적용해 스무딩 모델을 만든다."""
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data = np.load(original_model_path)
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x_orig, y_orig, z_orig, valid_orig = data["x"], data["y"], data["z"], data["valid_mask"]
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resolution = float(context.config["dtm_grid_resolution_meters"])
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sigma_meters = float(context.config.get("smoothing_dtm_sigma_meters", 0.5))
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sigma_pixels = sigma_meters / resolution if resolution > 0 else 0.0
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z_pre = _masked_gaussian_filter(z_orig, valid_orig, sigma_pixels)
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spline = RectBivariateSpline(
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y_orig,
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x_orig,
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z_pre,
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kx=3,
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ky=3,
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s=float(context.config.get("smoothing_dtm_spline_smooth", 0.0)),
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)
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preview_res = float(context.config.get("smoothing_dtm_preview_resolution_meters", 0.5))
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x_coords, y_coords, _ = context.preview_grid(preview_res)
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z_smooth = np.asarray(spline(y_coords, x_coords), dtype=np.float32)
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valid_grid = context.contains_xy(*np.meshgrid(x_coords, y_coords)).reshape(
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len(y_coords), len(x_coords)
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)
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vertices = grid_vertices(x_coords, y_coords, z_smooth)
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faces = grid_faces(len(y_coords), len(x_coords))
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preview_valid = context.contains_xy(vertices[:, 0], vertices[:, 1])
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vertices_compact, faces_compact = clip_and_compact_mesh(vertices, faces, preview_valid)
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model_path = output_dir / f"{stem}_smooth.npz"
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preview_path = output_dir / f"{stem}_smooth_preview.glb"
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atomic_npz(
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model_path,
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x=x_coords,
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y=y_coords,
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z=z_smooth,
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valid_mask=valid_grid,
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resolution=np.array([x_coords[1] - x_coords[0]], np.float32), # 넓힌 실제 칸(633)
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)
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write_glb(preview_path, vertices_compact, faces_compact, context.bounds)
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return {
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"model_file": model_path.name,
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"preview_file": preview_path.name,
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"preview_media_type": "model/gltf-binary",
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"vertex_count": int(len(vertices_compact)),
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"face_count": int(len(faces_compact)),
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"artifact_bytes": artifact_size(model_path, preview_path),
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"smoothing_signature": compute_smoothing_signature(context.config),
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}
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def run_smoothing(
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method: str, context: TerrainContext, output_dir: Path, stem: str, original_model_path: Path
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) -> dict[str, Any]:
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"""방식에 따라 적절한 스무딩 엔진을 수행한다."""
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if method == "dtm":
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return smooth_dtm(context, output_dir, stem, original_model_path)
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raise ValueError(f"스무딩이 불가능한 지형 표현 방식입니다: {method}")
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