plateau_parse — DRIVE japan op

• 데이터 종류: any → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.plateau_parse(source: 'str | Path | bytes', *, origin: 'tuple[float, float] | None' = None, max_buildings: 'int | None' = None) -> 'dict[str, Any]'(구현을 직접 호출하려면 import driveplateau; driveplateau.plateau_parse(source: 'str | Path | bytes', *, origin: 'tuple[float, float] | None' = None, max_buildings: 'int | None' = None) -> 'dict[str, Any]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("plateau_parse"))

사용법

PLATEAU CityGML에서 건물의 바닥 다각형·높이·바닥면 표고를 스트림으로 읽습니다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

iterparse で Building(ローカル名)の end イベントごとに処理し、処理後 elem.clear() でメモリを解放する(1 ファイル数百 MB でも動く設計)。

建物ごとに:

• measuredHeight があれば高さに使う。無ければ lod1Solid の最大標高 − 最小標高。

• 足元: lod0FootPrint があればその posList。無ければ lod1Solid の全面のうち 平均標高が最も低い面(LOD1 は押し出し柱なので底面がある)。

• posList は EPSG:6697 の「緯度 経度 標高」3 つ組として読む。

Args:

source: CityGML の文字列(< で始まる)、bytes、またはファイルパス(str/Path)。

origin: 局所座標の原点 (lat0, lon0) [deg]。None なら最初に採用した建物の重心。

max_buildings: 採用する建物数の上限(None で無制限)。到達したら読み取りを止める。

Returns:

{"origin": (lat0, lon0), "buildings": [...], "n_skipped": int, "crs": "EPSG:6697 (lat, lon, alt)"}。各建物は

{"id", "footprint" (k,2) float64(局所 x,y[m]、閉じない、反時計回り), "height", "ground_z", "lat", "lon"}(lat/lon は足元頂点の平均 = 重心)。

Raises:

ValueError: source が空/不正、posList が 3 の倍数でない、XML が壊れている、

max_buildings が負、origin が不正。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_driving_japan_town — py -3.11 examples/poc_driving_japan_town.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

같은 카테고리(japan)

osm_synthetic · osm_parse · osm_road_graph · osm_road_mask · osm_road_loops · osm_route · japan_world · japan_stats

*Provenance: driveplateau.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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