japan op• 数据种类:any → table
• 调用: 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]'(要直接调用实现,import driveplateau; driveplateau.plateau_parse(source: 'str | Path | bytes', *, origin: 'tuple[float, float] | None' = None, max_buildings: 'int | None' = None) -> 'dict[str, Any]';从台账取用则 opsdrive.get("plateau_parse"))
> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。
PLATEAU CityGML から建物の足元多角形・高さ・底面標高をストリーム読みする。
`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。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_driving_japan_town — py -3.11 examples/poc_driving_japan_town.py
table 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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