- Backend NestJS orchestrant CloudCompare CLI (stats, decimation x2 sur 5 etapes, volume, assemblage .bin) - Scripts Python (laspy, scipy, matplotlib) pour la conversion LAS/LAZ et la generation d'images - Frontend web simple (Tailwind CDN) avec historique des runs - Image Docker (debian:trixie-slim + cloudcompare apt + xvfb) prete pour deploiement Coolify - Lint/typecheck/tests unitaires integres comme portes de qualite au build Docker - CLAUDE.md documentant les comportements CloudCompare CLI verifies empiriquement
11 KiB
CLAUDE.md
Notes pour toute future session travaillant sur ce repo. Ce fichier documente des faits verifies empiriquement sur CloudCompare 2.13.2 (Windows officiel ET paquet apt Debian trixie) — pas de la documentation officielle recopiee, mais des comportements observes directement, souvent non documentes ou contredisant la doc/le wiki.
Contexte du projet
Pipeline : nuage de points (LAS/LAZ/COPC.laz/BIN) -> calcul de volume 2.5D CloudCompare -> decimation
spatiale progressive x2 sur 5 etapes (chainee, chaque niveau decime depuis le precedent, pas depuis
l'original) -> volume recalcule a chaque niveau -> assemblage des 6 nuages dans un seul .bin ->
rapport CSV/JSON + images. UI web (NestJS + Tailwind CDN) avec historique des runs (SQLite).
E57 volontairement hors perimetre.
CloudCompare CLI — comportements verifies
-VOLUME (calcul de volume 2.5D)
- Sur un nuage unique, utiliser
-CONST_HEIGHT <valeur>comme plan de reference (le nuage charge est le "ceiling", le plan constant est le "ground"). Sans-CONST_HEIGHT, la commande attend DEUX nuages charges. - Syntaxe complete :
-VOLUME -GRID_STEP <val> [-VERT_DIR 0/1/2] [-CONST_HEIGHT <val>] [-GROUND_IS_FIRST] [-OUTPUT_MESH]. - Piege majeur non documente : le rapport texte
VolumeCalculationReport_<date>.txtn'est genere QUE si-AUTO_SAVE ON(le defaut). Avec-AUTO_SAVE OFF(qu'on utilise partout ailleurs pour eviter de polluer le dossier de travail avec des fichiers intermediaires), la commande-VOLUMEs'execute (log "[2.5D VOLUME CALCULATION] finished") mais aucun rapport n'est ecrit, aucune erreur n'est loggee. Il faut explicitement repasser-AUTO_SAVE ONjuste pour l'appel-VOLUME. VoirCcRunnerService.run(args, cwd, { autoSave: true }). - Avec
-AUTO_SAVE ON,-VOLUMEsauvegarde AUSSI automatiquement une grille de difference de hauteur nommee<nom>_HEIGHT_DIFFERENCE_<date>.binqu'on ne veut pas garder — on la detecte (meme technique que pour le rapport, cf ci-dessous) et on la supprime juste apres (voir pipeline.service.ts). - CloudCompare ecrit ses fichiers de sortie automatiques (rapport, grilles) relativement au dossier
du fichier charge via
-O, pas aucwddu process. Si on charge-O levels/L0_full.bin, le rapport atterrit danslevels/VolumeCalculationReport_*.txt, pas a la racine ducwd. D'ou la necessite d'une recherche recursive (CcRunnerService.findLatestFile) plutot qu'un simplereaddirdu dossier de travail. - Format du rapport texte (verifie, stable) — cle:valeur, une ligne par info, parsable par regex :
Volume: 7.834176 Surface: 100.774998 ---------------------- Added volume: (+)7.975798 Removed volume: (-)0.141622 ---------------------- Matching cells: 99.8% Non-matching cells: ground = 0.2% ceil = 0.0% Average neighbors per cell: 8.0 / 8.0 Matching cells: X%est le meilleur signal natif de robustesse : c'est le % de cellules de la grille de calcul ou les deux surfaces sont effectivement comparables. Il s'effondre des que la decimation produit un nuage plus clairseme que la resolution de grille utilisee pour le calcul de volume — exactement l'indicateur cherche pour ce projet (voirmatchingCellsWarnThresholddansconfig.ts, defaut 90%).- Le
-GRID_STEPdu calcul de volume doit rester fixe (le meme pour les 6 niveaux) pour que les volumes restent comparables entre eux — sinon on mele l'effet de la decimation avec l'effet d'un changement de resolution de calcul. On le derive une seule fois du pas spatial initial (voir plus bas) et on le reutilise identique partout.
-SS SPATIAL / -SS RANDOM (sous-echantillonnage)
-SS SPATIAL <distance>: distance minimale entre points, PAS un ratio de points cible. Le nombre de points obtenu depend de la densite reelle du nuage — jamais garanti a un pourcentage exact.-SS RANDOM <n>: sous-echantillonne anpoints. Sin>= nombre de points du nuage, ne plante pas (comportement observe : garde le nuage tel quel).- Log de sortie a parser :
[SUBSAMPLE]puisResult: <N> points(regex utilisee :/\[SUBSAMPLE\][\s\S]*?Result:\s*(\d+)\s*points/). -AUTO_SAVE OFFfonctionne correctement ici (contrairement a-VOLUME) : pas de fichier auto-sauve parasite, seul-SAVE_CLOUDS FILE "nom.bin"explicite produit un fichier, avec le nom voulu.
-SAVE_CLOUDS
-SAVE_CLOUDS FILE "nom.ext": nom de sortie explicite (fonctionne, contrairement a ce que certains threads du forum CloudCompare laissent penser).-SAVE_CLOUDS ALL_AT_ONCE FILE "nom.bin"avec plusieurs nuages charges (plusieurs-O) sans-MERGE_CLOUDS: sauvegarde tous les nuages comme entites distinctes dans un seul.bin(le format.binde CloudCompare supporte nativement une hierarchie de plusieurs nuages). Verifie en rouvrant le fichier : chaque nuage retrouve son point count exact, sans fusion de geometrie. C'est la technique utilisee pour assembler les 6 niveaux de decimation dans un seul fichier de sortie.-MERGE_CLOUDSfusionnerait la geometrie en un seul nuage — a ne PAS utiliser ici.- Pas de commande
-RENAME_CLOUDS(n'existe pas, testee = "Unknown or misplaced command"). Le nom de chaque nuage dans le.binfusionne est derive du nom de fichier source charge — on nomme donc les fichiers intermediaires de facon descriptive (L0_full.bin,L1_step0.05.bin, ...) plutot que de chercher a renommer les entites apres coup.
Autres commandes
-RASTERIZE -GRID_STEP <val> -OUTPUT_RASTER_Z: export GeoTIFF. Fonctionne sur le build Windows officiel, mais PLANTE (assertionfalsedansccRasterizeTool.cpp:ExportGeoTiff, core dump) sur le paquet apt Debian trixie, faute de support GDAL compile dans ce paquet. Ne pas utiliser cette voie dans l'image Docker — voir section "Paquet apt Debian" ci-dessous pour la solution retenue.- Les commandes s'appliquent comme une machine a etats sequentielle sur UN SEUL process : on ne
peut pas "reprendre" une session precedente. Chaque etape logique du pipeline (stats, conversion,
decimation, volume, export) = un appel CLI independant, avec son propre
-Ode rechargement. -SILENTdoit etre le tout premier argument (ou juste apres-VERBOSITY).-PREC <n>controle la precision decimale des exports ASCII (-C_EXPORT_FMT ASC).
Paquet apt Debian cloudcompare (trixie, 2.13.2) — limitations et contournements
Choix d'archi : debian:trixie-slim + apt-get install cloudcompare plutot qu'une compilation depuis
les sources (des heures de build, fragile). Debian trixie est la seule distro testee avec une version
recente (2.13.2) directement en apt main (Ubuntu jammy/noble n'ont que 2.11.3 en universe).
Mais ce paquet est allege par rapport au build officiel Windows :
- Pas de plugin LAS/LAZ (
dpkg -L cloudcomparene montre quelibQCORE_IO_PLUGIN.so, aucunQLAS_IO_PLUGIN). Ouvrir un.las/.lazdonne :[Load] Can't guess file format: unhandled file extension 'las'. Solution retenue : conversion LAS/LAZ/COPC -> ASCII XYZ vialaspy(Python,python/las_to_xyz.py) avant tout traitement CloudCompare. L'import ASCII XYZ, lui, fonctionne nativement sans aucun plugin (verifie :CloudCompare -O fichier.xyzmarche directement sur ce paquet). Un.copc.lazest lu par laspy comme un LAZ standard (l'indexation octree COPC est ignoree, seuls les points comptent ici). - Export GeoTIFF cassé (voir
-RASTERIZEci-dessus). Solution retenue : les cartes de hauteur sont generees nous-memes (python/render_images.py heightmap) via export ASCII du nuage + binningscipy.stats.binned_statistic_2d+ rendumatplotlib, sans passer par le rasterizer CloudCompare. - CloudCompare reste une appli Qt, meme en
-SILENT: plante avecQXcbConnection: Could not connect to displaysans serveur X. Necessitexvfb. On demarre UN Xvfb persistant dansdocker/entrypoint.sh(pas unxvfb-runpar appel CLI, plus rapide et evite les conflits de lockfile entre appels concurrents). - Si un futur besoin necessite E57 : le meme probleme de plugin manquant se posera probablement
(a verifier —
QE57_IO_PLUGINn'apparaissait pas non plus dansdpkg -L cloudcompare).
Si CloudCompare est mis a jour dans une future version du paquet Debian et regagne GDAL/LAS, ces contournements resteront fonctionnels sans rien casser (ils n'utilisent jamais les fonctionnalites manquantes), mais pourraient etre simplifies.
Pieges d'implementation generaux (au-dela de CloudCompare)
- Chemins
/c/...(style MSYS/git-bash) vs chemins Windows natifs : unpython.exenatif Windows ne comprend PAS/c/Users/...— seulementC:/Users/...ouC:\Users\....curl/cat/ls(MSYS) acceptent les deux, mais un process Windows natif lance depuis bash avec un chemin/c/...en argument echouera silencieusement (FileNotFoundError) si ce chemin est passe tel quel a une fonction Python (open(...)) plutot que d'etre resolu par le shell. Toujours utiliser des chemins styleC:/...quand on passe un chemin en argument a un outil natif Windows depuis bash. - TypeScript + closures +
letmutable :tscpeut perdre le narrowing d'une variableletmutee dans une closure asynchrone appelee avant unreturnconditionnel (erreurProperty 'x' does not exist on type 'never'). Contournement : accumuler dans un tableau (push) plutot que de muter une variablebestcapturee, puis trier/reduire a la fin. - Nest CLI + fichiers de test :
nest builddoit utilisertsconfig.build.json(qui exclut**/*.spec.ts) pour ne pas emettre les tests dansdist/. Letsconfig.jsonde base (sans exclude) reste utilise partsc --noEmit(scripttypecheck) et parts-jest, pour que les tests soient bien type-checkes. better-sqlite3necessite des outils de build natifs (python3/make/g++) — presents par defaut dans l'imagenode:20-bookwormutilisee pour le stage de build, absents volontairement du stage final (justenode_modulesdeja compile est copie).
Deploiement (Coolify)
- Image construite en deux etapes : build (Node, avec lint+typecheck+test+compilation) puis runtime
(Debian + CloudCompare + xvfb + Python). Le build Docker echoue si lint, typecheck ou tests
echouent (
RUN npm run lint|typecheck|testavantRUN npm run builddans le Dockerfile) — sert de garde-fou avant tout deploiement automatique via webhook. docker-compose.ymlutilise un volume nomme (app-data:/data), pas un bind mount vers./data: Coolify re-clone le repo a chaque deploiement, un bind mount relatif au checkout perdrait les donnees (uploads, resultats, base sqlite) a chaque redeploy.HEALTHCHECKdans le Dockerfile (curlsur/) : Coolify l'utilise pour determiner si le deploiement a reussi.- Le port d'ecoute est configurable via
PORT(config.tslitprocess.env.PORT, defaut 3000).
Constantes du pipeline (voir src/config.ts)
decimationFactor = 2,decimationSteps = 5(fixes par la spec, pas exposes en config utilisateur).gridStepMultiplier = 2: le grid step de-VOLUME= pas spatial initial x2.statsSampleCap = 50000: nb de points echantillonnes pour estimer la distance mediane au plus proche voisin (KD-tree scipy) qui sert de pas spatial initial.minPointsToContinue = 25: la decimation s'arrete si un niveau tombe en dessous.matchingCellsWarnThreshold = 90: seuil d'affichage "a verifier" dans l'UI.