LASzip 项目下载及安装教程
2024-12-19 06:27:31作者:房伟宁
1. 项目介绍
LASzip 是一个开源的 LiDAR 数据压缩库,专门用于将 LAS 文件压缩为 LAZ 文件。LASzip 是完全无损的,能够在压缩过程中精确地保留每一个比特,同时将文件大小减少到原始大小的 7-20%。LAZ 文件可以直接加载到应用程序中,而无需先解压缩到磁盘。LASzip 项目遵循 Apache 2.0 开源许可证。
2. 项目下载位置
LASzip 项目的源代码托管在 GitHub 上。可以通过以下步骤进行下载:
-
打开终端或命令行工具。
-
使用
git clone命令下载项目:git clone https://github.com/LASzip/LASzip.git -
下载完成后,项目文件将保存在当前目录下的
LASzip文件夹中。
3. 项目安装环境配置
3.1 系统要求
- 操作系统:Windows 或 Linux
- 编译工具:CMake(版本 3.1 或更高)
- 编译器:支持 C++11 的编译器(如 GCC 或 MSVC)
3.2 安装 CMake
在安装 LASzip 之前,需要确保系统中已安装 CMake。以下是 CMake 的安装步骤:
3.2.1 Windows 系统
- 下载 CMake 安装包:访问 CMake 官方网站 下载适用于 Windows 的安装包。
- 运行安装包并按照提示完成安装。
- 安装完成后,确保 CMake 已添加到系统的环境变量中。
3.2.2 Linux 系统
-
打开终端,使用包管理器安装 CMake:
sudo apt-get install cmake -
安装完成后,验证 CMake 版本:
cmake --version
3.3 环境配置示例
以下是 CMake 安装完成后的环境配置示例:

4. 项目安装方式
4.1 使用 CMake 编译安装
-
进入 LASzip 项目目录:
cd LASzip -
创建构建目录并进入该目录:
mkdir build cd build -
运行 CMake 配置项目:
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release .. -
编译项目:
cmake --build . -
编译完成后,生成的库文件和可执行文件将位于
build目录中。
5. 项目处理脚本
LASzip 项目提供了一个示例脚本,用于演示如何使用 LASzip 库进行文件压缩和解压缩。以下是脚本的使用示例:
5.1 压缩 LAS 文件
./laszip -i input.las -o output.laz
5.2 解压缩 LAZ 文件
./laszip -i input.laz -o output.las
通过以上步骤,您可以成功下载、安装并使用 LASzip 项目进行 LiDAR 数据的压缩和解压缩操作。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C046
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0124
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.32 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
701
379
Ascend Extension for PyTorch
Python
246
282
暂无简介
Dart
699
162
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
272
328
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
267
124
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.23 K
677
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
139
871