房屋矢量数据平滑算法 python

房屋矢量数据平滑算法可以通过以下步骤实现：

1. 将房屋矢量数据转化为点云数据，每个房屋的边界点都是一个点，点云数据的格式可以是 LAS 或者 XYZ 格式。

2. 对点云数据进行滤波处理，去除噪声点和不必要的数据，可以使用基于半径的滤波或者统计学滤波等算法。

3. 对滤波后的点云数据进行网格化处理，将点云数据转化为网格数据，可以使用 Delaunay 三角化等算法。

4. 对网格化后的数据进行平滑处理，可以使用基于拉普拉斯算子的平滑算法或者基于高斯核函数的平滑算法。

5. 将平滑后的网格数据转化为房屋矢量数据，可以使用等高线提取等算法将网格数据转化为矢量数据。

下面是一个基于 Python 实现的房屋矢量数据平滑算法的示例代码：

import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix, diags
from scipy.sparse.linalg import spsolve
from scipy.spatial import Delaunay
import open3d as o3d

def smooth_house_data(points, radius=0.5, iterations=10):
    # 基于半径的滤波
    pcd = o3d.geometry.PointCloud()
    pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)
    pcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=radius)
    points = np.asarray(pcd.points)

    # 网格化
    tri = Delaunay(points)
    vertices = tri.points
    simplices = tri.simplices

    # 构建稀疏矩阵
    N = vertices.shape[0]
    A = csr_matrix((N, N))
    for i, j, k in simplices:
        area = np.linalg.norm(np.cross(vertices[j] - vertices[i], vertices[k] - vertices[i])) / 2
        A[i, j] += area
        A[i, k] += area
        A[j, i] += area
        A[j, k] += area
        A[k, i] += area
        A[k, j] += area
    D = diags(A.sum(axis=1).flatten(), 0)
    L = D - A

    # 迭代平滑
    for i in range(iterations):
        points[:, 2] = spsolve(L, A.dot(points[:, 2]))
    
    # 转化为矢量数据
    contours = []
    for simplex in simplices:
        contour = []
        for vertex in simplex:
            contour.append(vertices[vertex])
        contours.append(np.array(contour))
    return contours

该代码首先将输入的点云数据进行基于半径的滤波处理，然后将滤波后的点云数据进行网格化处理，构建稀疏矩阵并进行迭代平滑处理，最后将平滑后的网格数据转化为房屋矢量数据。可以根据需要调整半径和迭代次数等参数来获得更好的平滑效果。