eomsangdonandClaude Opus 5.5
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- 새 B04_PreProcess_Engine_Filter_PTD.py — 0.5 m 칸 최저 후보 · 시작 간격(기본 10 m) 칸 최저 씨앗 · 자료 가장자리 1/4 간격 씨앗 · 삼각형마다 문턱(장면 셋 평지 3°·0.3 m / 완경사 6°·0.5 m / 급경사 10°·0.7 m · 기본 급경사) 안 가장 가까운 후보를 더함 · 굵게 → 가늘게 다짐(후보가 모두 면 위로 뜬 칸에 반 간격 씨앗 · 2.5 m 까지) · 외딴 가시 · 잡점 꼭짓점 걷음 · 마지막 판정 = 면 아래 최대 거리 · 면 위 0.2 m · numpy · scipy 만 · 4,900 만 점 덩이 처리 - 삼각형 찾기 · 무게 직접 셈 — scipy find_simplex · transform 이 이 PC 에서 BLAS 스레드 다툼으로 수십 배 느림 - 필터 목록 ptd 한 줄(Engine_Ground · SURFACE_MODEL_SOURCE_FILTERS · 표본기 SurfaceFilter · B04 드롭다운) · SURFACE_AUTO_FALLBACK_FILTER = ptd(요구 559) · 설정 SURFACE_PTD_SCENE · SURFACE_PTD_SEED_SPACING_M - 용화(분류 숨김) 업체 분류 대비 맞음 · 놓침 · 잘못 넣음 = CSF 55.1 · 44.9 · 12.2 → PTD 88.6 · 11.4 · 12.0 % · 급경사 놓침 60.9 → 19.3 % · 180 초 · +1.2 GB - 새 지킴 시험 test_642_ptd_filter(합성 비탈 + 나무 · 급경사 놓침 상한) - 낡은 시험 고침 test_b04_ground_filters — 분류 없을 때 자동 필터가 csf → ptd(요구 559 사용자 확정) Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
96 lines
3.7 KiB
Python
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Python
"""B04 지면 필터 오케스트레이션.
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구조화된 포인트클라우드(structured.npz)에 대해 grid_min_z/csf/pmf/ransac
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필터를 실행하여 지면 마스크 딕셔너리를 만든다. 필터 선택은 config의
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source_filters를 따른다.
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"""
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from typing import Any
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import numpy as np
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from B04_PreProcess.B04_PreProcess_Engine_Filter_Classification import (
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filter_classification,
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has_classified_ground,
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)
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from B04_PreProcess.B04_PreProcess_Engine_Filter_CSF import filter_csf
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from B04_PreProcess.B04_PreProcess_Engine_Filter_Grid import filter_grid_min_z
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from B04_PreProcess.B04_PreProcess_Engine_Filter_PMF import filter_pmf
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from B04_PreProcess.B04_PreProcess_Engine_Filter_PTD import filter_ptd
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from B04_PreProcess.B04_PreProcess_Engine_Filter_RANSAC import filter_ransac
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from config.config_system import SURFACE_AUTO_FALLBACK_FILTER
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# 필터 키 → 함수 매핑
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_FILTERS = {
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"grid_min_z": filter_grid_min_z,
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"csf": filter_csf,
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"pmf": filter_pmf,
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"ransac": filter_ransac,
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"ptd": filter_ptd,
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"classification": filter_classification,
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}
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# LAS에 지면분류가 실제로 들어 있을 때만 쓰는 필터 (미분류 LAS에서는 마스크가 빈다)
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_CONDITIONAL_FILTERS = {"classification": has_classified_ground}
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def available_filters() -> tuple[str, ...]:
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return tuple(_FILTERS.keys())
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def usable_conditional_filters(
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structured_data: dict[str, Any] | np.lib.npyio.NpzFile,
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) -> list[str]:
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"""이 LAS에서 실제로 쓸 수 있는 조건부 필터를 고른다 (드롭다운 노출용)."""
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return [key for key, is_usable in _CONDITIONAL_FILTERS.items() if is_usable(structured_data)]
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def resolve_auto_source_filters(
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structured_data: dict[str, Any] | np.lib.npyio.NpzFile,
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) -> list[str]:
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"""자동 전처리가 만들 필터를 입력 LAS를 보고 정한다. 첫 항목이 기본 확정값이다.
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업체가 이미 지면을 분류해 놨으면 그것을 기본으로 쓴다 — 계산이 없고 품질도 가장
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안정적이다. **csf는 분류가 있어도 함께 만든다** — csf 처리 결과를 눈으로 검증할 수
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있어야 하기 때문이다 (2026-09-01 사용자 확정). 분류가 없으면 csf 하나만 남는다.
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"""
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usable = usable_conditional_filters(structured_data)
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return [*usable[:1], SURFACE_AUTO_FALLBACK_FILTER]
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def run_ground_filter(
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filter_key: str, structured_data: dict[str, Any] | np.lib.npyio.NpzFile
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) -> np.ndarray:
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"""단일 지면 필터를 실행해 불리언 마스크를 반환한다."""
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if filter_key not in _FILTERS:
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raise ValueError(f"알 수 없는 지면 필터입니다: {filter_key}")
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return np.asarray(_FILTERS[filter_key](structured_data), dtype=bool)
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def build_ground_masks(
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structured_data: dict[str, Any] | np.lib.npyio.NpzFile,
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filter_keys: tuple[str, ...] | list[str],
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) -> dict[str, np.ndarray]:
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"""지정한 필터들을 실행해 {filter_key: mask} 딕셔너리를 만든다."""
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masks: dict[str, np.ndarray] = {}
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for filter_key in filter_keys:
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masks[filter_key] = run_ground_filter(filter_key, structured_data)
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return masks
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def summarize_masks(
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structured_data: dict[str, Any] | np.lib.npyio.NpzFile,
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masks: dict[str, np.ndarray],
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) -> dict[str, dict[str, Any]]:
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"""각 필터 마스크의 지면 포인트 수·비율 요약을 만든다."""
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total = int(len(structured_data["xyz"]))
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summary: dict[str, dict[str, Any]] = {}
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for filter_key, mask in masks.items():
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ground = int(np.count_nonzero(mask))
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summary[filter_key] = {
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"ground_point_count": ground,
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"total_point_count": total,
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"ground_ratio": round(ground / total, 4) if total else 0.0,
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}
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return summary
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