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制图小技巧:巧用Python和ELK瞬间完成总图建筑名称标注

那么今天我们就转战制图技巧篇,和童鞋们聊一下总平面图中的建筑名称标注问题

对于总平面图,各位应该都知道,我们除了对于建筑,场地,道路等等图面元素的绘制之外,另外一个必不可少的过程就是对于周边已有建筑(场地)名称的标注(比如上图中黑色文字)。特别是对于城市中的设计,比如一些老旧城区的改造项目,因为周边已有的著名建筑较多,往往我们在总平面中需要进行很多名称标注。

而大部分童鞋对于名称标注的方法,应该都是图纸绘制好了之后,在PS或者AI这样的一些平面软件中进行逐一的绘制,这种方法本身没有什么问题,但是如果需要标注的建筑名称很多的话,这样无疑是一种比较低效的方法。

而目前在建筑行业,大家都在强调智能化批量化,那么对于建筑名称标注这样一个简单的需求,我们能不能同样的通过一些手段实现智能化的高效操作了?这个就是我们今天制图技巧讲解的重点。

STEP 1

 场地绘制

当然在进行标注之前我们首先要绘制场地,对于高效绘制场地的方法,相信各位制图教室的读者应该都非常清楚了,就是使用ELK这样一款GH插件,可以通过导入的OSM数据直接在Rhino中生成场地。

具体操作大家可以参考LAC往期的文章SITE ANALYSIS:从ELK到AI的工作流.

这里就不再赘述了。因为这次我们主要说的是后续的智能标注,所以我们就选择一个已有著名建筑最多的地方——帝都的故宫,在openstreetmap上选择北京,找到故宫,导出OSM数据。

在grasshopper中,使用file path 打开OSM文件,结合ELk的location和OSMData运算器,通过右键点击OSMData运算器选择不同的类型我们可以非常快的获取所需类型的位置点,使用polyline链接成线。

对于故宫这样一个场地的总平面,我们一般需要绘制的类型有building,highway和waterway。复制两份,设置不同的Feature Type就可以了。


到此为止,我们就完成了大家都非常熟悉的场地绘制了,下面我们就要进入第二环节,智能标注。

STEP 2

 智能标注

对于标注,首先还是需要求助于我们的ELK运算器。因为这里面主要是建筑名称的标注,所以我们把道路和水系放在上面,重点关注我们的建筑。

那么这个时候大家需要仔细看下我们的OSMData运算器,除了用于生成点阵的W端,我们还有一个一直被忽略的K端,那么它是干什么的了?

通过链接Panel,我们可以发现K端包含的是每个建筑的建筑信息,并且在每个树状数据的第二项(Index为1),就是我们需要的建筑名称

那么我们直接使用List Item,提取每组数据中的第二项(Index为1),就获得了如下图中的所有建筑的名称。

之后,按照大家的想法,我们只需要把建筑的名称在图纸上标注起来就可以了。使用Text Tag 3D 运算器将文字标注在每个建筑中心处,通过S端我们可以改变文字的大小。

当然大家如果想对于文字位置进行调整的话,我们可以对中心坐标进行修正(比如减少X值使其居中)。


那么这样我们就
智能的批量完成了文字的标注,但是我们的任务真的圆满完成了吗?答案是远远没有

对于目前的文字标注,主要有三个问题:

1:重要建筑的确是成功的将名称标注上去了,但是对于附属建筑,标注的结果却非常奇怪,出现了类似于building yes之类的东西。并且大家绘制过总图应该知道,我们真正需要标注的是重要的已有建筑,对于一些无关紧要的建筑我们是不需要标注的,而目前模型中所有的建筑无论是否重要,都有相应的标注。

2:即使对于正确出现名字的重要建筑,显示上是name:名称这样的一种形式。相信大家在绘制总平面的时候应该没有人会在标注前面加一个'’name:'’吧。所以这里同样需要修正。

3:对于建筑图纸,我们是十分重视最终的图面效果的,文字标注同样如此,而目前我们的标注只能使用系统默认的字体,这与我们对于图纸外观的需求是不符合的,最好我们可以在Rhino中直接自定义标注字体

所以对于目前的标注系统,我们还是需要进行后续的修正。

STEP 3

 标注修正

针对上面提出的三个问题,我们一个个来看。首先第一个问题,附属建筑的标注问题

首先我们需要明白为什么会有这种标注的问题,通过仔细观察链接的panel,我们发现原来是因为有些建筑并没有name信息,而在index为1的位置出现了其他的一些信息。这导致了如果我们直接使用list item提取第二项的话,会提取出来很多错误的信息。

那么知道原因之后,我们就要想办法对它进行修正了。最直观的处理方法应该是是如果第二项(Index为1)位置上不是name信息的话,我们就把他清除掉。那么如何进行这样一个判断和清除的操作了?

像这种对于数据直接的处理,虽然使用GH同样可以完成,但效率和便捷程度是远远弱于代码的,所以我们在这使用Python语言来完成这个操作。

打开GH Python,把输入的index=1的数据拍平。GH Python运算器的输入端设为list access.

之后双击GH Python,进入编码区域,我们先假设我们处理好的数据为a。将a设为一个空的列表[]。

之后我们先考虑一下如何判断。通过之前的观察我们知道正确名称的格式是“name:名称”,那么在这我们可以使用一个非常讨巧的方法,我们通过判断第一个字母是否为n进行筛选,是n的话保留,不是n的话删除(把一个空值赋予它)。

首先通过一个循环遍历所有元素。

如果每一项的第一个字母不是n的话,把这一项设为空值(等于删除

把i值追加到a列表中(使用append方法)。

点击Test,使用panel链接输出的a端,我们可以看到所有不符合要求的数据都被清除了,通过短短几行的代码我们就实现了一个数据判断和修改的操作。

那下面我们来解决第二个问题,把那个烦人的"name:"的前缀删掉。这个操作通过Python同样非常简单。

我们再使用一个GH Python运算器,还是先用循环来遍历元素

转化为字符串后我们只保留从第六个开始的元素。把修改后的元素同样通过append方法加到a列表里面去。

当然对于这一步如果大家对于Python字符串没有任何了解的话可能会有一点的困惑,所以我们在这简单说一下Python字符串的事情。

比如我们在Python里面以我的名字洪宸创建一个字符串a,字符串里面每一个字母都对应着一个元素。(大家可以把这个字符串看做一个GH中的列表,里面每个字母是一个对应的物体,H是0项,o是1项,n是二项等等)

知道这个之后,对于name:名称这样一个字符串,我们只要从第6项开始截取就可以只获得后面的名称啦,所以在这里i=i[5:].

我们看一下修改后的结果。

链接到Text tag端。我们可以发现附属建筑不再具有标注,并且重要建筑的标注只有其名称

最后我们解决最后一个问题,字体的问题。对于字体的自定义控制我们需要借助一个非常著名的GH插件叫做Human。在这里我们只需要使用到Human的两个运算器:FontsText3d.

Fonts实际上是把电脑中所有的字体调入到GH中,我们可以通过list item运算器来选择自己的喜好的字体。

之后我们需要连接Text3d运算器,Human的Text3d实际上相当于一个GH原有的Text3d的加强版,多了很多可以自定义的输入端,比如字体的F端。所以连接方式也与原来的tag基本一致,我们只需要多连接一下控制字体的F端。

最后大家只要把这些生成的名称和其他Elk生成的建筑,道路,水网一起bake到Rhino相应的图层中,再倒入到AI中修改线宽就可以啦。不过倒入的时候小伙伴们需要注意下,直接使用AI格式导入的话,AI对于文字的识别会出现乱码,我们需要将Rhino物体导出为CAD文件,再导入进AI。

最后总结一下本次教程的重点:

1:Elk OSM Data运算器的 K端为建筑信息,包含主要建筑物的名称。

2:使用GH Python对于建筑名称信息进行筛选和修正

3:使用Human插件,自定义字体,生成标注

3:将bake好的Rhino物体以CAD格式导入AI进行后续的调整。

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洪宸


二七

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