PLATEAU(CityGML)のPython版パーサおよびビューア用モジュールです。
3D表示はOpen3DまたはBlender Python (bpy)で行います。
本ソフトウェアは、東京23区から新しい世界を創るアイデアソン／ハッカソンで開発されたものです。
開発チーム： チーム名「影の功労者」，３名
-> ハッカソンでグランプリをいただきました。このREADMEの最後に作品を紹介します。
本リポジトリにPLATEAU(CityGML)のデータは含みません。
ハッカソン中は非公開データでしたが、G空間情報センターで正式公開されました。
この公開データでも動作するよう修正しました。データダウンロードスクリプトも用意しています。
公開データではFBXやOBJなどの３次元データも用意されましたが、本ソフトウェアはCityGMLのみから解析、３次元構築します。
機能一覧
- bldg(建物)のLOD 0,1,2 のパース、表示、LOD2テクスチャ表示(遅い)、メタデータのパース
- dem(地表)のパース、表示
- tran(道路)のパース、表示
- 一度パースしたデータをキャッシュしておき次回から高速読み込み
- codelists定義のパース
- Open3D TriangleMesh への変換
- Blender Object への変換
- .plyファイルへの出力
未対応
- luse(建設予定値)のパース、表示
- brid(橋)のパース、表示、テクスチャ表示
- bldg(建物)のLOD3以上のパース、表示
Python3 (Python 3.6.4, Ubuntu18.04 で確認)
取得
git clone --recursive https://github.com/AcculusSasao/plateaupy.git
モジュールインストール
cd plateaupy
pip install -r requirements.txt
Open3D v0.11.2 を取得しインストールしてください。
pip install open3d-0.11.2-***.whl
G空間情報センターで続々と公開されています。
まずは東京都23区のCityGMLで確認します。データ構造が同じであれば他都市でも可能です。
以下で東京都23区PLATEAU-CityGMLデータをダウンロードし展開します。
python download_plateau.py plateau-tokyo23ku-citygml-2020
第１引数(データセット名)の文字列はヘルプで一覧を確認できます。文字列ではなくインデックス番号 0~ を指定することもできます。
python download_plateau.py -h
デフォルトのダウンロード/展開先は「CityGML2020/」ですが、コマンド引数 --basedir で指定することもできます。
今後ダウンロードアドレスが変わるかもしれませんが、変更になった場合は download_plateau.py 内のアドレスを変更してください。
以下のようなディレクトリ構成となります。
CityGML2020/
|
plateau-tokyo23ku-citygml-2020/ ← appviewerの-pathsで指定するパス
|
archive/
.zip, .7z, ..
codelists/
.xml, ..
metadata/
.xml, ..
specification/
*.png, ..
udx/
bldg/,brid/,dem/,frm/,luse/,tran/, ..
以降のコマンド実行で、上記PLATEAUデータの場所をコマンド引数 -paths で指定する必要があります。
例： -paths CityGML2020/plateau-tokyo23ku-citygml-2020
または、appviewerはデフォルトでパス path_to_citygml を参照するため、リンクを作成することで -paths の指定が不要になります。
ln -s CityGML2020/plateau-tokyo23ku-citygml-2020 path_to_citygml
- 区画番号(メッシュコード)一覧を表示します。
python appviewer.py -cmd locations
以下が表示されます。
locations: [533925, 533926, 533934, 533935, 533936, 533937, 533944, 533945, 533946, 533947, 533954, 533955, 533956, 533957]
- 区画番号 533925 の、建物(bldg)・道路(tran)・地面(dem) を表示します。-locを指定しなければ全区画を対象としますが時間がかかります。
python appviewer.py -loc 533925
読み込みにしばらく時間がかかります。
成功するとOpen3Dの3D画面が起動し、マウス操作できます。ESCキーで終了します。
- 一度読み込んだデータはキャッシュファイルに保存し、次回以降はコマンドオプション -c を使用することで高速に起動します。
python appviewer.py -loc 533925 -c
- オプション -k で、gml種類 0:bldg, 1:dem, 2:luse, 3:tran 4:brid を指定できます。
python appviewer.py -loc 533925 -c -k 0
- オプション -lod2texture でLOD2のテクスチャを表示します。ただし動作が非常に遅いため場所を限定したほうが良いです。
python appviewer.py -paths ../CityGML_02 -k 0 -loc 53392633 -lod2texture
- オプション -plypath [ディレクトリ] で、[ディレクトリ]に .ply ファイルを保存します。
python appviewer.py -loc 533925 -c -plypath tmp
- コマンドdumpmetaで、bldg内のメタデータを表示します。
python appviewer.py -loc 533925 -c -cmd dumpmeta
- コマンドcodelistsで、codelists定義を表示します。
python appviewer.py -cmd codelists
blender/blendertest.shを参考にしてください。
Blender 2.91.2 で確認しています。2.8以降bpyの仕様が大きく変わったため、少なくとも2.8以降である必要があります。
Blender-Python(bpy)はBlender内のPythonで実行されるため、このPythonに必要モジュールをインストールする必要があります。
Blenderのインストールディレクトリを $BLENDER とすると、まずはpipと必要モジュールをインストールします。
BLENDER_PYTHON=$BLENDER/2.91/python/bin/python3.7m
$BLENDER_PYTHON -m ensurepip
BLENDER_PIP=$BLENDER/2.91/python/bin/pip3
$BLENDER_PIP install --upgrade pip
$BLENDER_PIP install lxml open3d opencv-python
$BLENDER/blender --python blender/blendertest.py --python-use-system-env
内容はblender/blendertest.pyを参考にしてください。
args を必要に応じて修正します。
またBlender表示時にオブジェクト座標をCityGMLのXYZ[meter]そのままだと見づらいため、
中心位置を vbase という変数に示す値に移動して、表示しています。
既知の不具合・課題 (取消線は解決済)
- 緯度経度->直交座標変換が、おそらく正確ではない plutils.py 内 convertPolarToCartsian()
- 1.と関係するかもしれないが、おそらく、建物・地面・道路の位置が微妙にずれている。(気のせいかもしれない)
建物のポリゴンの法線方向が逆のものがあり、建物の壁が表示されないものがある。- 道路(tran)の位置情報は高さが全てゼロで、地面(dem)の情報を引っ張ってこなければならない。
あると良さそうなもの
- 衛星画像をテクスチャとして地面に貼り付ける
- 動作高速化 (ポリゴン読み込みコードの最適化、ポリゴン数の削減など)
- 東京公共交通オープンデータAPIの利用
- plparserで与えられたパスから.gmlを検索します。この時点では解析は行いません。
import plateaupy
pl = plateaupy.plparser(paths=['path_to_citygml'])
- pl.locations にメッシュコード一覧がリストとして格納されます。
- pl.codelists にcodelists定義が辞書として格納されます。
- .gmlを解析します。引数で解析対象を変更できますので、appviewer.pyの使用法を参考にしてください。
pl.loadFiles()
- pl.bldg に建物情報が辞書として格納されます。
- pl.dem に地表情報が辞書として格納されます。
- pl.tran に道路情報が辞書として格納されます。
bldg, dem, tran のクラスである plbldg, pldem, pltran は plobjクラスを親クラスとしています。plobjのメンバmeshesには、クラスplmeshのリストとして、解析したポリゴンデータが格納されます。このplmeshにはOpen3DのTriangleMeshや、BlenderのObjectに変換するメンバ関数があります。
- 読み込んだ.gmlの全てをOpen3DのTriangleMeshに変換して取得することができます。
meshes = pl.get_Open3D_TriangleMesh()
- Open3DのVisualizerをラップした表示用クラスを用意しています。
from plateaupy.plvisualizer import Visualizer3D
vi = Visualizer3D()
for mesh in meshes:
vi.vis.add_geometry(mesh)
while True:
key = vi.wait(1)
if key == 27: # ESC
break
使用している外部モジュールは各々のライセンスに従ってください。
- earcut-python
https://github.com/joshuaskelly/earcut-python
大阪 513573
大阪 523503
横浜 533915
川崎 533925
横須賀 523975
箱根 523960
plateaupyを用いた大規模3D人流シミュレータです。建物は黒のワイヤーフレーム、人は色の付いたキューブで表されています。以下のようにPLATEAU情報を利用しています。応用例として例えば、災害避難時の経過時間やボトルネックの場所分析、をすることができます。
- 道路(tran)を画像解析して交差点と道を認識し、最短経路探索。
- 建物用途(usage)ごとに色を変え、人が現在いる建物、あるいは向かっている建物の用途の色を、人の色として表示。
- 建物の床面積や階数情報から、建物の各階に入室可能な人の容量を制限。