japan op• 資料種類:any → table
• 呼叫: 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]'(要直接呼叫實作,import driveplateau; driveplateau.plateau_parse(source: 'str | Path | bytes', *, origin: 'tuple[float, float] | None' = None, max_buildings: 'int | None' = None) -> 'dict[str, Any]';從台帳取用則 opsdrive.get("plateau_parse"))
從 PLATEAU CityGML 串流讀取建築的底面多邊形、高度與底面標高。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_driving_japan_town — py -3.11 examples/poc_driving_japan_town.py
table 作為輸入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
japan)osm_synthetic · osm_parse · osm_road_graph · osm_road_mask · osm_road_loops · osm_route · japan_world · japan_stats
*Provenance: driveplateau.py — DRIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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