eomsangdonandClaude Opus 5
9019ca28ef
- 미리보기를 카드 한 행 전폭·높이 120px 고정으로 키움. - 라이다: 분류 통계를 훑는 그 길에 XY 를 성기게 주워 탑뷰 점 그림(상한 5천 점, 파일 재열람 없음). 분류가 없는 파일은 앞 3청크만 봄. - GeoTIFF: 오버뷰가 있을 때만 128px 흑백 썸네일(2~98 백분위 대비), 없으면 종전 범위 사각형. - 부속 파일(.shx·.dbf·.cpg·.prj·.tfw)은 그림 대신 구분되는 값 표시 — 머리글만 읽는 가벼운 분석기 추가. - 값이 없는 완료 카드는 「보여 줄 값이 없음」 한 줄. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
552 lines
22 KiB
Python
552 lines
22 KiB
Python
"""B03 원본 입력 파일 메타데이터 분석."""
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import base64
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import csv
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import io
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import logging
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import math
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import re
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from pathlib import Path
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from threading import get_ident
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from typing import Any
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import laspy
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import numpy as np
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import rasterio
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from PIL import Image
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from pyproj import CRS
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logger = logging.getLogger(__name__)
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_CUSTOM_VERTICAL_AUTHORITY_PATTERN = re.compile(
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r',?\s*AUTHORITY\["EPSG","(9995|99999)"\]',
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re.IGNORECASE,
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)
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_CUSTOM_VERTICAL_WARNING_PATTERN = re.compile(
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r"proj_create_from_database: crs not found: EPSG:(9995|99999)",
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re.IGNORECASE,
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)
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class _CustomVerticalCrsWarningFilter(logging.Filter):
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"""알려진 사설 수직 CRS 경고만 B03 안내 로그로 변환한다."""
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def __init__(self, source: Path) -> None:
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super().__init__()
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self.source = source
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self.thread_id = get_ident()
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self.logged_codes: set[str] = set()
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def filter(self, record: logging.LogRecord) -> bool:
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if get_ident() != self.thread_id:
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return True
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match = _CUSTOM_VERTICAL_WARNING_PATTERN.search(record.getMessage())
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if match is None:
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return True
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code = f"EPSG:{match.group(1)}"
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if code not in self.logged_codes:
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logger.info(
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"사용자 정의 수직 CRS 코드를 보존합니다: file=%s code=%s",
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self.source.name,
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code,
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)
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self.logged_codes.add(code)
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return False
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def _component_metadata(crs: CRS) -> dict[str, Any]:
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"""CRS 구성 요소를 JSON 저장 가능한 메타데이터로 변환한다."""
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authority = crs.to_authority()
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epsg = crs.to_epsg()
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if epsg is None and (crs.is_projected or crs.is_geographic):
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# DB 대조 실패(비표준 TOWGS84·AUTHORITY 없는 ESRI WKT 등) — 파라미터
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# 지문으로 라벨을 보강한다. 변환 정본은 여전히 원문 WKT다 (2026-08-31).
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from common_util.common_util_crs import identify_epsg
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epsg = identify_epsg(crs)
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return {
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"name": crs.name,
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"type": crs.type_name,
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"epsg": epsg,
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"authority": (
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{"name": authority[0], "code": authority[1]} if authority is not None else None
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),
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}
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def normalize_crs_metadata(crs: Any | None) -> dict[str, Any]:
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"""복합 CRS를 수평·수직 구성 요소로 분리해 일관된 상태를 반환한다."""
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if crs is None:
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return {
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"crs": None,
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"epsg": None,
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"horizontal_crs": None,
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"vertical_crs": None,
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|
"crs_status": "missing_crs",
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}
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parsed = crs if isinstance(crs, CRS) else CRS.from_user_input(crs)
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# TOWGS84가 붙은 WKT는 BoundCRS로 감싸져 is_projected가 False가 된다 —
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# 벗겨야 수평 성분 탐색과 EPSG 라벨이 동작한다 (2026-08-31).
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from common_util.common_util_crs import strip_bound
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flattened = strip_bound(parsed)
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components = [strip_bound(item) for item in (flattened.sub_crs_list or [flattened])]
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horizontal = next(
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(item for item in components if item.is_projected or item.is_geographic),
|
|
None,
|
|
)
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vertical = next((item for item in components if item.is_vertical), None)
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horizontal_metadata = _component_metadata(horizontal) if horizontal is not None else None
|
|
vertical_metadata = _component_metadata(vertical) if vertical is not None else None
|
|
horizontal_epsg = horizontal_metadata["epsg"] if horizontal_metadata is not None else None
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|
if horizontal_epsg is None:
|
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status = "unknown_horizontal_crs"
|
|
elif vertical_metadata is not None and vertical_metadata["epsg"] is None:
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status = "custom_vertical_crs"
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else:
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status = "identified"
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return {
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"crs": crs.to_string(),
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|
"epsg": horizontal_epsg,
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"horizontal_crs": horizontal_metadata,
|
|
"vertical_crs": vertical_metadata,
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|
"crs_status": status,
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|
}
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def _log_crs_status(source: Path, metadata: dict[str, Any]) -> None:
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"""정상화된 CRS 상태를 B03 도메인 로그로 남긴다."""
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if metadata["crs_status"] == "custom_vertical_crs":
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|
logger.info(
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"사용자 정의 수직 CRS를 보존합니다: file=%s horizontal_epsg=%s vertical=%s",
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source.name,
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metadata["epsg"],
|
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metadata["vertical_crs"]["name"],
|
|
)
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elif metadata["crs_status"] == "unknown_horizontal_crs":
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logger.warning("수평 CRS를 EPSG로 식별하지 못했습니다: file=%s", source.name)
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def _prepare_prj_wkt(text: str) -> tuple[str, list[str]]:
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"""KNGeoid24 사설 EPSG 표식만 파싱용 WKT에서 분리한다."""
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if "KNGeoid24" not in text:
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return text, []
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codes = sorted({f"EPSG:{code}" for code in _CUSTOM_VERTICAL_AUTHORITY_PATTERN.findall(text)})
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return _CUSTOM_VERTICAL_AUTHORITY_PATTERN.sub("", text), codes
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# 카드 미리보기 점 그림의 점 수 상한과, 분류가 없는 파일에서 볼 청크 수 (2026-09-04).
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_LAS_PREVIEW_MAX_POINTS = 5000
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_LAS_PREVIEW_MAX_CHUNKS = 3
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def analyze_las_metadata(path: str | Path) -> dict[str, Any]:
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"""LAS/LAZ 헤더와 분류 통계를 메모리에 전체 적재하지 않고 분석한다."""
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source = Path(path)
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with laspy.open(source) as las_file:
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header = las_file.header
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point_format = header.point_format
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dimension_names = list(point_format.dimension_names)
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point_count = int(header.point_count)
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|
crs = header.parse_crs()
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crs_metadata = normalize_crs_metadata(crs)
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_log_crs_status(source, crs_metadata)
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|
metadata: dict[str, Any] = {
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"file": source.name,
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"version": f"{header.version.major}.{header.version.minor}",
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"point_format": {
|
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"id": point_format.id,
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"dimensions": dimension_names,
|
|
},
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"point_count": point_count,
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"bounds": {
|
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"x": [float(header.mins[0]), float(header.maxs[0])],
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|
"y": [float(header.mins[1]), float(header.maxs[1])],
|
|
"z": [float(header.mins[2]), float(header.maxs[2])],
|
|
},
|
|
"scale": [float(value) for value in header.scales],
|
|
"offset": [float(value) for value in header.offsets],
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|
"has_crs": crs is not None,
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**crs_metadata,
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"has_classification": "classification" in dimension_names,
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"has_rgb": all(name in dimension_names for name in ("red", "green", "blue")),
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|
"has_intensity": "intensity" in dimension_names,
|
|
"has_return_number": "return_number" in dimension_names,
|
|
}
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# 카드 미리보기용 탑뷰 점 그림 (2026-09-04 사용자 지시).
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# 분류 통계를 훑는 **그 길에** XY 를 성기게 주워 둔다 — 파일을 다시 읽지 않으므로
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# 업로드 시간이 늘지 않는다. 분류가 없어 훑지 않는 파일만 앞 몇 청크를 본다.
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preview_points: list[list[int]] = []
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stride = max(1, point_count // _LAS_PREVIEW_MAX_POINTS) if point_count else 1
|
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|
|
def _collect(chunk: Any) -> None:
|
|
if len(preview_points) >= _LAS_PREVIEW_MAX_POINTS:
|
|
return
|
|
xs = np.asarray(chunk.x, dtype=np.float64)[::stride]
|
|
ys = np.asarray(chunk.y, dtype=np.float64)[::stride]
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|
room = _LAS_PREVIEW_MAX_POINTS - len(preview_points)
|
|
# 카드 안 작은 그림이라 1m 눈금이면 충분하다 — 정수로 줄여 저장 용량을 아낀다.
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|
for x, y in zip(xs[:room].tolist(), ys[:room].tolist(), strict=True):
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|
preview_points.append([round(x), round(y)])
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|
|
|
if metadata["has_classification"] and point_count > 0:
|
|
classification_counts: dict[int, int] = {}
|
|
for chunk in las_file.chunk_iterator(500_000):
|
|
values, counts = np.unique(
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|
np.asarray(chunk.classification, dtype=np.uint8),
|
|
return_counts=True,
|
|
)
|
|
for value, count in zip(values.tolist(), counts.tolist(), strict=True):
|
|
classification_counts[value] = classification_counts.get(value, 0) + count
|
|
_collect(chunk)
|
|
metadata["classification_summary"] = {
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|
str(key): value for key, value in sorted(classification_counts.items())
|
|
}
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|
elif point_count > 0:
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|
# 분류가 없으면 전 점을 훑을 이유가 없다 — 앞 몇 청크만 보고 끝낸다.
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|
for index, chunk in enumerate(las_file.chunk_iterator(500_000)):
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|
_collect(chunk)
|
|
if (
|
|
index + 1 >= _LAS_PREVIEW_MAX_CHUNKS
|
|
or len(preview_points) >= _LAS_PREVIEW_MAX_POINTS
|
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):
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|
break
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if preview_points:
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|
metadata["preview_points"] = preview_points
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return metadata
|
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|
def analyze_prj_metadata(path: str | Path) -> dict[str, Any]:
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|
"""PRJ WKT에서 좌표계 식별자와 명칭을 추출한다."""
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|
source = Path(path)
|
|
text = source.read_text(encoding="utf-8", errors="replace").strip()
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|
metadata: dict[str, Any] = {
|
|
"file": source.name,
|
|
"text_preview": text[:500],
|
|
"epsg": None,
|
|
"name": None,
|
|
"authority": None,
|
|
"is_valid": False,
|
|
}
|
|
if not text:
|
|
metadata["error"] = "PRJ 파일이 비어 있습니다."
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|
return metadata
|
|
|
|
parse_text, custom_authority_codes = _prepare_prj_wkt(text)
|
|
try:
|
|
crs = CRS.from_wkt(parse_text)
|
|
except Exception as exc:
|
|
metadata["error"] = str(exc)
|
|
return metadata
|
|
|
|
crs_metadata = normalize_crs_metadata(crs)
|
|
_log_crs_status(source, crs_metadata)
|
|
metadata.update(
|
|
{
|
|
**crs_metadata,
|
|
"name": crs.name,
|
|
"authority": crs.to_authority(),
|
|
"custom_authority_codes": custom_authority_codes,
|
|
"is_valid": True,
|
|
}
|
|
)
|
|
return metadata
|
|
|
|
|
|
def analyze_tfw_metadata(path: str | Path) -> dict[str, Any]:
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|
"""TFW의 affine 변환 계수와 유효성을 분석한다."""
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source = Path(path)
|
|
values = [
|
|
float(line.strip())
|
|
for line in source.read_text(encoding="utf-8", errors="replace").splitlines()
|
|
if line.strip()
|
|
]
|
|
if any(not math.isfinite(value) for value in values):
|
|
raise ValueError("TFW 변환 계수는 유한한 숫자여야 합니다.")
|
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|
|
return {
|
|
"file": source.name,
|
|
"values": values,
|
|
"pixel_size_x": values[0] if len(values) > 0 else None,
|
|
"rotation_y": values[1] if len(values) > 1 else None,
|
|
"rotation_x": values[2] if len(values) > 2 else None,
|
|
"pixel_size_y": values[3] if len(values) > 3 else None,
|
|
"origin_x": values[4] if len(values) > 4 else None,
|
|
"origin_y": values[5] if len(values) > 5 else None,
|
|
"is_valid": len(values) == 6,
|
|
}
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|
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|
# 카드 미리보기 썸네일 한 변 크기(px) — 128 이면 카드 폭에서 충분히 읽힌다 (2026-09-04).
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_TIF_THUMBNAIL_PX = 128
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def _geotiff_thumbnail(dataset: Any) -> str | None:
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|
"""저해상 흑백 썸네일을 data URL(PNG) 로 만든다. 만들 수 없으면 None.
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|
오버뷰(피라미드)가 있는 파일만 대상으로 한다 — 오버뷰가 없으면 원본을 훑어 축소해야
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|
해서 업로드가 눈에 띄게 느려진다(사용자 제약 「오래 걸리면 안 됨」).
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"""
|
|
try:
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|
if not any(dataset.overviews(index) for index in dataset.indexes):
|
|
return None
|
|
band = dataset.read(
|
|
1,
|
|
out_shape=(_TIF_THUMBNAIL_PX, _TIF_THUMBNAIL_PX),
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|
masked=True,
|
|
)
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finite = band.compressed()
|
|
if finite.size == 0:
|
|
return None
|
|
low = float(np.percentile(finite, 2))
|
|
high = float(np.percentile(finite, 98))
|
|
if high <= low:
|
|
return None
|
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# 2~98 백분위로 늘려 대비를 준다 — DEM 은 값 폭이 좁아 그냥 펴면 밋밋하다.
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scaled = np.clip((band.filled(low) - low) / (high - low), 0.0, 1.0)
|
|
grey = (scaled * 255).astype(np.uint8)
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|
image = Image.fromarray(grey, mode="L")
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|
buffer = io.BytesIO()
|
|
image.save(buffer, format="PNG", optimize=True)
|
|
return "data:image/png;base64," + base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode("ascii")
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|
except Exception as exc: # 썸네일은 곁가지다 — 실패해도 분석을 막지 않는다.
|
|
logger.warning("GeoTIFF 썸네일 생성 실패: %s", exc)
|
|
return None
|
|
|
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|
|
def analyze_tif_metadata(path: str | Path) -> dict[str, Any]:
|
|
"""TIF/GeoTIFF 데이터셋의 공간 및 밴드 메타데이터를 분석한다."""
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|
source = Path(path)
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rasterio_logger = logging.getLogger("rasterio._env")
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warning_filter = _CustomVerticalCrsWarningFilter(source)
|
|
rasterio_logger.addFilter(warning_filter)
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|
try:
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with rasterio.open(source) as dataset:
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|
crs = dataset.crs
|
|
crs_metadata = normalize_crs_metadata(crs)
|
|
_log_crs_status(source, crs_metadata)
|
|
bounds = dataset.bounds
|
|
return {
|
|
"file": source.name,
|
|
# 카드 미리보기용 흑백 썸네일 (2026-09-04 사용자 지시).
|
|
# **오버뷰가 있을 때만** 만든다 — 없는 큰 파일을 축소 읽으면 수 초가 걸린다.
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|
"preview_thumbnail": _geotiff_thumbnail(dataset),
|
|
"width": int(dataset.width),
|
|
"height": int(dataset.height),
|
|
"count": int(dataset.count),
|
|
"dtypes": list(dataset.dtypes),
|
|
"nodata": float(dataset.nodata) if dataset.nodata is not None else None,
|
|
**crs_metadata,
|
|
"bounds": {
|
|
"left": float(bounds.left),
|
|
"bottom": float(bounds.bottom),
|
|
"right": float(bounds.right),
|
|
"top": float(bounds.top),
|
|
},
|
|
"transform": [float(value) for value in list(dataset.transform)[:6]],
|
|
"resolution": [float(value) for value in dataset.res],
|
|
"likely_type": "dem" if dataset.count == 1 else "image",
|
|
}
|
|
finally:
|
|
rasterio_logger.removeFilter(warning_filter)
|
|
|
|
|
|
_PLANNED_ROUTE_COLUMNS = ("route_name", "sequence", "x", "y", "z", "crs_epsg")
|
|
|
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|
def _parse_route_integer(value: str, *, field: str, row_number: int) -> int:
|
|
normalized = value.strip()
|
|
if not re.fullmatch(r"[0-9]+", normalized):
|
|
raise ValueError(f"CSV {row_number}행의 {field} 값은 양의 정수여야 합니다.")
|
|
parsed = int(normalized)
|
|
if parsed <= 0:
|
|
raise ValueError(f"CSV {row_number}행의 {field} 값은 양의 정수여야 합니다.")
|
|
return parsed
|
|
|
|
|
|
def _parse_route_coordinate(value: str, *, field: str, row_number: int) -> float:
|
|
try:
|
|
parsed = float(value.strip())
|
|
except (AttributeError, ValueError) as exc:
|
|
raise ValueError(f"CSV {row_number}행의 {field} 값은 숫자여야 합니다.") from exc
|
|
if not math.isfinite(parsed):
|
|
raise ValueError(f"CSV {row_number}행의 {field} 값은 유한한 숫자여야 합니다.")
|
|
return parsed
|
|
|
|
|
|
def analyze_planned_route_csv(path: str | Path) -> dict[str, Any]:
|
|
"""원청 계획노선 CSV를 검증하고 경로 메타데이터를 반환한다."""
|
|
source = Path(path)
|
|
with source.open("r", encoding="utf-8-sig", newline="") as csv_file:
|
|
reader = csv.DictReader(csv_file)
|
|
if reader.fieldnames is None:
|
|
raise ValueError("계획노선 CSV 헤더를 찾을 수 없습니다.")
|
|
|
|
normalized_headers = [header.strip() for header in reader.fieldnames]
|
|
if len(set(normalized_headers)) != len(normalized_headers):
|
|
raise ValueError("계획노선 CSV 헤더에 중복된 열이 있습니다.")
|
|
header_map = dict(zip(normalized_headers, reader.fieldnames, strict=True))
|
|
missing = [column for column in _PLANNED_ROUTE_COLUMNS if column not in header_map]
|
|
if missing:
|
|
raise ValueError(f"계획노선 CSV 필수 열이 없습니다: {', '.join(missing)}")
|
|
|
|
route_name: str | None = None
|
|
crs_epsg: int | None = None
|
|
points: list[tuple[float, float, float]] = []
|
|
for expected_sequence, row in enumerate(reader, start=1):
|
|
row_number = expected_sequence + 1
|
|
current_name = (row.get(header_map["route_name"]) or "").strip()
|
|
if not current_name:
|
|
raise ValueError(f"CSV {row_number}행의 route_name 값이 비어 있습니다.")
|
|
if route_name is None:
|
|
route_name = current_name
|
|
elif current_name != route_name:
|
|
raise ValueError("계획노선 CSV에는 하나의 route_name만 사용할 수 있습니다.")
|
|
|
|
sequence = _parse_route_integer(
|
|
row.get(header_map["sequence"]) or "",
|
|
field="sequence",
|
|
row_number=row_number,
|
|
)
|
|
if sequence != expected_sequence:
|
|
raise ValueError(
|
|
f"CSV {row_number}행의 sequence는 {expected_sequence}이어야 합니다."
|
|
)
|
|
|
|
current_epsg = _parse_route_integer(
|
|
row.get(header_map["crs_epsg"]) or "",
|
|
field="crs_epsg",
|
|
row_number=row_number,
|
|
)
|
|
if crs_epsg is None:
|
|
crs_epsg = current_epsg
|
|
elif current_epsg != crs_epsg:
|
|
raise ValueError("계획노선 CSV의 crs_epsg는 모든 행에서 같아야 합니다.")
|
|
|
|
points.append(
|
|
tuple(
|
|
_parse_route_coordinate(
|
|
row.get(header_map[field]) or "",
|
|
field=field,
|
|
row_number=row_number,
|
|
)
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for field in ("x", "y", "z")
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)
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)
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if len(points) < 2:
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raise ValueError("계획노선 CSV에는 좌표가 2개 이상 있어야 합니다.")
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xs, ys, zs = zip(*points, strict=True)
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return {
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"file": source.name,
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"extension": "csv",
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"size_bytes": source.stat().st_size,
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"purpose": "planned_route",
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"route_name": route_name,
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"point_count": len(points),
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"epsg": crs_epsg,
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"columns": list(_PLANNED_ROUTE_COLUMNS),
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"bounds": {
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"x_min": min(xs),
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"x_max": max(xs),
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"y_min": min(ys),
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"y_max": max(ys),
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"z_min": min(zs),
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"z_max": max(zs),
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},
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"start_point": list(points[0]),
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"end_point": list(points[-1]),
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}
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def analyze_dbf_metadata(path: str | Path) -> dict[str, Any]:
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"""DBF 머리글만 읽어 레코드 수·속성 수를 낸다 (2026-09-04 카드 표시용).
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머리글 32바이트가 전부라 파일 크기와 무관하게 즉시 끝난다.
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"""
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source = Path(path)
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head = source.read_bytes()[:32]
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metadata: dict[str, Any] = {
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"file": source.name,
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"extension": "dbf",
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"size_bytes": source.stat().st_size,
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}
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if len(head) >= 12:
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record_count = int.from_bytes(head[4:8], "little")
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header_length = int.from_bytes(head[8:10], "little")
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metadata["record_count"] = record_count
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# 머리글 = 32바이트 고정 + 속성마다 32바이트 + 끝 표시 1바이트.
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metadata["field_count"] = max(0, (header_length - 33) // 32)
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return metadata
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def analyze_shx_metadata(path: str | Path) -> dict[str, Any]:
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"""SHX 머리글에서 도형 개수를 센다 (2026-09-04 카드 표시용).
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SHX 는 도형마다 8바이트 색인이 한 줄씩이라 파일 길이로 개수가 나온다.
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"""
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source = Path(path)
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head = source.read_bytes()[:100]
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metadata: dict[str, Any] = {
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"file": source.name,
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"extension": "shx",
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"size_bytes": source.stat().st_size,
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}
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if len(head) >= 28:
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# 24~27바이트: 파일 길이(16비트 워드 단위, 빅엔디안).
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words = int.from_bytes(head[24:28], "big")
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metadata["shape_count"] = max(0, (words * 2 - 100) // 8)
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return metadata
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def analyze_cpg_metadata(path: str | Path) -> dict[str, Any]:
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"""CPG 는 인코딩 이름 한 줄이 전부다 (2026-09-04 카드 표시용)."""
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source = Path(path)
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text = source.read_text(encoding="utf-8", errors="replace").strip()
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return {
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"file": source.name,
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"extension": "cpg",
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"size_bytes": source.stat().st_size,
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"encoding": text or None,
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}
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def analyze_input_metadata(path: str | Path) -> dict[str, Any]:
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"""입력 파일 확장자에 맞는 B03 메타데이터 분석 함수를 호출한다."""
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source = Path(path)
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extension = source.suffix.lower()
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if extension == ".csv":
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return analyze_planned_route_csv(source)
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if extension == ".shp":
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from B03_FileInput.B03_FileInput_Engine_Shapefile import analyze_shapefile_metadata
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return analyze_shapefile_metadata(source)
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if extension in {".las", ".laz"}:
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return analyze_las_metadata(source)
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if extension == ".prj":
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return analyze_prj_metadata(source)
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if extension == ".tfw":
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return analyze_tfw_metadata(source)
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# 부속 파일도 카드에 「구분되는 값」을 보여 준다 (2026-09-04 사용자 지시).
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if extension == ".dbf":
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return analyze_dbf_metadata(source)
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if extension == ".shx":
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return analyze_shx_metadata(source)
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if extension == ".cpg":
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return analyze_cpg_metadata(source)
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if extension in {".tif", ".tiff"}:
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return analyze_tif_metadata(source)
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return {
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"file": source.name,
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"extension": extension.lstrip("."),
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"size_bytes": source.stat().st_size,
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|
}
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