使用pylas.lasmmap读取.LAS文件报错，pylas.read遇内存错误

报错信息 #

Traceback (most recent call last):
  File "g:\Division Nät\Anläggningar\NAG\VERKSAMHET\Verktyg\Python\Hantera laserdata\test.py", line 35, in <module>
    las = pylas.lasmmap.LasMMAP(strLAS)
  File "C:\Users\repa\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\pylas\lasmmap.py", line 47, in __init__
    self.points_data = record.PackedPointRecord.from_buffer(
  File "C:\Users\repa\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\pylas\point\record.py", line 282, in from_buffer
    points_dtype = point_format.dtype
AttributeError: 'int' object has no attribute 'dtype'
PS G:\Division Nät\Anläggningar\NAG\VERKSAMHET\Verktyg\Python\Hantera laserdata> 

我的代码 #

#import package

import pylas.lasmmap

#set path
path = r'C:/mypath/lasfile.las'

#read las
las = pylas.lasmmap.lasMMAP(path)

补充情况 #

尝试用pylas.read读取同一文件时，出现MemoryError。

解决办法 #

• 先检查并升级pylas版本，旧版本的LasMMAP处理部分LAS文件（尤其是非标准点格式或超大文件）时存在已知bug：

  pip install --upgrade pylas
  

• 升级后若仍报错，尝试显式以二进制模式打开文件后传入LasMMAP，避免默认模式的潜在问题：

  import pylas.lasmmap
  
  path = r'C:/mypath/lasfile.las'
  with open(path, 'rb') as f:
      las = pylas.lasmmap.LasMMAP(f)
  

• 针对MemoryError，LasMMAP本就是为大文件设计的内存映射方案，升级版本后通常可解决；若仍有问题，改用分块读取方式处理：

  import pylas
  
  path = r'C:/mypath/lasfile.las'
  with pylas.open(path) as f:
      for points in f.chunk_iterator(1_000_000):  # 每次读取100万点
          # 在此处理当前块的点数据
          print(len(points))
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stackarsmaja