LASファイルをnumpy配列に変換しますか？

PythonでLASデータを操作する方法を学び始め、他のユーザーがLASファイルをどのように処理するかを知りたいと思いました。ポイントを読み取り（numpy配列を使用しています）、クラス1および2（未分類およびグラウンド）を別の配列にフィルター処理します。私は次のコードを持っていますが、ポイントをフィルタリングすることはできません。

# Import modules
from liblas import file
import numpy as np

if __name__=="__main__":
    '''Read LAS file and create an array to hold X, Y, Z values'''
    # Get file
    las_file = r"E:\Testing\ground_filtered.las"
    # Read file
    f = file.File(las_file, mode='r')
    # Get number of points from header
    num_points = int(f.__len__())
    # Create empty numpy array
    PointsXYZIC = np.empty(shape=(num_points, 5))
    # Load all LAS points into numpy array
    counter = 0
    for p in f:
        newrow = [p.x, p.y, p.z, p.intensity, p.classification]
        PointsXYZIC[counter] = newrow
        counter += 1

arcpy.da.featureClassToNumpyArrayを見てきましたが、arcpyをインポートしたり、シェープファイルに変換したりしたくありませんでした。

どうすればLASデータをnumpy配列にフィルタリング/読み込むことができますか？

あなたはPointsXYZIC今numpyの配列です。つまり、numpyインデックスを使用して、関心のあるデータをフィルター処理できます。たとえば、ブール値のインデックスを使用して、取得するポイントを決定できます。

#the values we're classifying against
unclassified = 1
ground = 2

#create an array of booleans
filter_array = np.any(
    [
        PointsXYZIC[:, 4] == unclassified, #The final column to index against
        PointsXYZIC[:, 4] == ground,
    ],
    axis=0
)

#use the booleans to index the original array
filtered_rows = PointsXYZIC[filter_array]

これで、データが未分類またはグラウンドであるすべての値を含むnumpy配列ができました。分類された値を取得するには、次を使用できます。

filter_array = np.all(
    [
        PointsXYZIC[:, 4] != unclassified, #The final column to index against
        PointsXYZIC[:, 4] != ground,
    ],
    axis=0
)

laspyを使用してLASファイルを読み取り、対話可能なnumpy配列としてデータを簡単に返します。laspyは純粋なpythonであり、libLASとほぼ同じ速度で、libLAS Pythonバインディングよりも多くの機能を備えており、デプロイがはるかに簡単です。

既にご存知の方には申し訳ありませんが、LASToolsは素晴らしいオープンソースツールであり、ArcGISとQGIS 2.0の両方に統合されています。