<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">On Mon, Jul 3, 2017 at 5:50 PM Michael Rosen <<a href="mailto:michael.rosen@gmail.com">michael.rosen@gmail.com</a>> wrote:<br></div><div dir="ltr"><br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>I'm doing work on automated classification.  While my input data is all LAS, several of the techniques I'm considering currently work only on txt files and more significantly some produce labels (classification code) for only a subset of the points.  I need to take the labels from classifier and put them into the source datasets.  How best to do that?<br></div></div></blockquote><div><br></div><div>Do I understand correctly that you have one point cloud with classifications and one without? And that you'd like to apply the classifications from the first to the second?</div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div></div><div>I think a natural way to implement this is to iterate the points in the source dataset and for each point, pick the label from the closest point in the labelled dataset.  The PDAL's Hausdorf filter does something like this and I'm confident I can write a tool that would do this using the KDIndex and the Assignment filter.  However, I wonder if there is some way to do this as a pipeline using existing filters.<br></div></div></blockquote><div><br></div><div>I think you can code this up pretty easily using the 3D KDIndex. Hausdorff would be one example, but there are many others throughout the codebase. There is no solution that uses existing filters in a pipeline that comes to mind.<br></div><div><br></div><div>Brad</div></div></div>