code_public/lidar_rendu
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Suppression éclairage solaire, GPU accéléré, --file multi, tests unitaires

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- Suppression de generate_solar (éclairage solaire) des visualisations
- Accélération GPU de hillshade, slope, aspect, curvature, depressions,
  anomalies, roughness, texture GLCM, flow (sink filling)
- Nettoyage mémoire GPU entre visualisations (gpu_cleanup)
- Correction OOM texture GLCM: calcul entropie bin par bin au lieu d'un
  tableau 3D massif sur GPU
- Correction bug: xp_minimum_filter manquant dans imports visualizations
- Option --file accepte plusieurs noms complets sans extension
- run.sh affiche l'aide si appelé sans arguments
- Option --test pour exécuter les tests unitaires dans Docker
- Filtre ReturnNumber>=1 intégré dans le pipeline PDAL (plus d'erreur SMRF)
- 60 tests unitaires: GPU, visualisations, rendering, DTM, pipeline, CLI
- Ajout pytest au Dockerfile

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Jacquin Antoine
2026-05-10 00:57:39 +02:00
parent f07e915f6d
commit ad762e682d
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lidar_pipeline/cli.py
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@ -61,7 +61,7 @@ Exemples:
python -m lidar_pipeline /data/input -o /data/output --force
Traiter un seul fichier (pour tests):
python -m lidar_pipeline /data/input -o /data/output --file LHD_FXX_1000_6881_PTS_LAMB93_IGN69.copc.laz
python -m lidar_pipeline /data/input -o /data/output --file LHD_FXX_1000_6881_PTS_LAMB93_IGN69.copc
Traitement parallèle (4 workers):
python -m lidar_pipeline /data/input -o /data/output -w 4
@ -95,9 +95,10 @@ Exemples:
)
parser.add_argument(
"--file",
nargs="+",
type=str,
default=None,
help="Traiter un seul fichier LAZ/LAS (pour tests, par nom partiel ou complet)"
help="Traiter un ou plusieurs fichiers LAZ/LAS (nom complet sans extension, ex: LHD_FXX_1000_6882_PTS_LAMB93_IGN69.copc)"
)
parser.add_argument(
"-v", "--verbose",
@ -130,24 +131,35 @@ Exemples:
force=args.force
)
# If --file is specified, process only that single file
# If --file is specified, process only matching files
if args.file:
from pathlib import Path
input_dir = Path(args.input)
# Find matching file
matches = list(input_dir.glob(f"*{args.file}*")) + list(input_dir.glob(f"*{args.file}*.laz")) + list(input_dir.glob(f"*{args.file}*.las"))
# Remove duplicates
matches = list(dict.fromkeys(matches))
if not matches:
logger.error(f"Aucun fichier trouvé pour: {args.file}")
# Each pattern is the full filename without extension (e.g. LHD_FXX_1000_6882_PTS_LAMB93_IGN69.copc)
selected_files = []
for pattern in args.file:
matches = list(input_dir.glob(f"{pattern}.laz")) + list(input_dir.glob(f"{pattern}.las"))
# Remove duplicates
matches = list(dict.fromkeys(matches))
if not matches:
logger.warning(f"Aucun fichier trouvé pour: {pattern}")
continue
selected_files.extend(matches)
# Remove duplicates across patterns
seen = set()
unique_files = []
for f in selected_files:
if f not in seen:
seen.add(f)
unique_files.append(f)
if not unique_files:
logger.error("Aucun fichier trouvé pour les motifs spécifiés")
sys.exit(1)
if len(matches) > 1:
logger.info(f"Plusieurs fichiers correspondent, utilisation du premier:")
for m in matches:
logger.info(f" {m.name}")
laz_file = matches[0]
logger.info(f"Traitement du fichier: {laz_file.name}")
pipeline.process_file(laz_file)
logger.info(f"Traitement de {len(unique_files)} fichier(s) sélectionné(s)")
for laz_file in unique_files:
logger.info(f" → {laz_file.name}")
for laz_file in unique_files:
pipeline.process_file(laz_file)
else:
pipeline.process_all()
except Exception as e: