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7.1 初识三维模型7.1.1 三维模型的数据载体随着计算机图形技术的发展我们或多或少都会见过或者听说过三维模型。笔者始终记得小时候第一次在电视上看到三维动画《变形金刚超能勇士》的震撼感受而现在我们已经可以在手机上玩三维游戏《王者荣耀》实时操作造型精美的英雄模型了。这些东西的背后都离不开三维模型数据他们往往是通过像Autodesk 3D Max这样的三维建模软件制作出来的。如同栅格数据和矢量数据一样三维模型数据也有形形色色的数据格式。这些不同的数据格式有时来源于不同的三维建模软件一些机构或者组织出于标准化的目的也会定义某种通用的三维模型数据格式。这些不同格式的数据文件构成了三维模型的数据载体。常用的三维数据格式如下表7.1所示名称 全称 特点PLY Polygon File Format 描述最简单OBJ Wavefront .obj file 经典通用性高3DS 3D Studio 广泛应用的经典格式MAX 3D Studio Max 3DMax专属格式glTF Graphics Language Transmission Format 现代自由开放适合OpenGL管线FBX Filmbox 现代而全面的格式游戏引擎中常用对这些三维数据格式我们可以做一个大致的认识因为后面可能会直接用到PLY是一种最简单的三维数据格式一般用其存储不带纹理的模型数据可通过文本和二进制两种形式来描述。OBJ是非常通用的三维模型数据格式与PLY相比增加了对材质的描述包括纹理信息。因此一个典型的OBJ格式的文件除了.obj文件同时还会附带一个.mtl文件用于描述材质。而在材质文件中就可以指定纹理图片的地址。很长一段时间内由于其对三维模型文件的描述比较全面通常用于不同三维建模软件的中转。3DS和MAX属于著名三维建模软件Autodesk 3ds Max的专属的文件数据格式。理论上来说3DS和MAX都属于商业三维数据格式但是Autodesk 3ds Max在三维建模上的使用非常广泛所以这两种数据格式也很常见。不同的是3DS现在已经基本能够各种三维软件所识别一些开源工具也能解析识别Max则是Autodesk 3ds Max所专用其他三维软件或者开源工具一般都不支持。Max还有一个笔者认为不太好的特点就是版本迭代太快低版本的Autodesk 3ds Max无法打开高版本的Max格式数据。glTF是一种自由开放无专利限制的适合传输和加载3D模型和场景的文件格式。相比较前面介绍三维数据格式来说glTF诞生的时间较晚可以采用了更为现代的图形技术来封装和组织这个格式。Khronos Group制定和维护了glTF数据格式的标准同时由于其也是OpenGL接口标准的指定者和维护者因此glTF特别适合OpenGL系列OpenGLOpenGL ESWebGL的图形渲染流水线所需要进行的处理。这个特点意味着glTF足够轻量化。目前glTF有1.0和2.0两个版本其中glTF2.0已经成为了ISO国际标准。FBX同样也是Autodesk公司开发的一种通用三维数据格式。与glTF一样FBX也是更为现代的三维数据格式比如支持显示效果更为真实的PBR材质。FBX广泛应用于游戏开发领域目前最火的三维游戏引擎Unity和Unreal都支持直接导入这种格式。Autodesk官方为FBX提供了开发包支持解析和修改该格式数据文件。除此之外也有一些开源第三方组件使用自己的方式兼容它。综合来说PLY、OBJ和3DS都属于比较早期的三维模型数据格式受限于当年的图形技术的认知而Max、glTF和FBX则设计得更为现代文件组织结构更为合理能提供更为强大的可视化效果。例如现代三维模型数据格式已经不仅仅是像早期三维模型数据格式那样只包含模型数据本身还会包括材质、动画、灯光甚至相机等其描述的对象可以是整个三维场景。7.1.2 从地形来认识三维模型PLY格式如果没有三维图形的基础知识上一小节的论述可能会让有的读者一头雾水。那么我们可以从GIS中的地形开始说起——在第6.3节中我们就已经使用过PLY格式的三维数据将其表达成不规则三角网地形。但是如图6.6所示的地形实在过于简陋有没有办法给这个白模赋予着色信息使其有更好的可视化效果呢一种最简单的可视化优化方案是可以结合第6.5节中晕渲图的实现创建一个带颜色信息的地形三维模型数据。如下例7.1所示//例7.1 DEM数据转换PLY三维模型#include#include#include#include#include#includeusing namespace std;struct VertexProperty {double x;double y;double z;uint8_t red;uint8_t green;uint8_t blue;};size_t vertexCount;vector vertexData;size_t faceCount;vector indices;//颜色查找表using F_RGB std::array;vector tableRGB(256);//生成渐变色void Gradient(F_RGB start, F_RGB end, vector RGBList) {F_RGB d;for (int i 0; i 3; i) {d[i] (end[i] - start[i]) / RGBList.size();}for (size_t i 0; i RGBList.size(); i) {for (int j 0; j 3; j) {RGBList[i][j] start[j] d[j] * i;}}}//初始化颜色查找表void InitColorTable() {F_RGB blue({17, 60, 235}); //蓝色F_RGB green({17, 235, 86}); //绿色vector RGBList(60);Gradient(blue, green, RGBList);for (int i 0; i 60; i) {tableRGB[i] RGBList[i];}F_RGB yellow({235, 173, 17}); //黄色RGBList.clear();RGBList.resize(60);Gradient(green, yellow, RGBList);for (int i 0; i 60; i) {tableRGB[i 60] RGBList[i];}F_RGB red({235, 60, 17}); //红色RGBList.clear();RGBList.resize(60);Gradient(yellow, red, RGBList);for (int i 0; i 60; i) {tableRGB[i 120] RGBList[i];}F_RGB white({235, 17, 235}); //紫色RGBList.clear();RGBList.resize(76);Gradient(red, white, RGBList);for (int i 0; i 76; i) {tableRGB[i 180] RGBList[i];}}//根据高程选颜色inline int GetColorIndex(double z, double min_z, double max_z) {int temp (int)floor((z - min_z) * 255 / (max_z - min_z) 0.6);return temp;}void ReadDem() {string workDir getenv(GISBasic);string demPath workDir /../Data/Model/dem.tif;GDALDataset* dem (GDALDataset*)GDALOpen(demPath.c_str(), GA_ReadOnly);if (!dem) {cout Cant Open Image! endl;return;}int srcDemWidth dem-GetRasterXSize();int srcDemHeight dem-GetRasterYSize();//坐标信息double geoTransform[6] {0};dem-GetGeoTransform(geoTransform);double srcDx geoTransform[1];double srcDy geoTransform[5];double startX geoTransform[0] 0.5 * srcDx;double startY geoTransform[3] 0.5 * srcDy;double endX startX (srcDemWidth - 1) * srcDx;double endY startY (srcDemHeight - 1) * srcDy;size_t demBufNum (size_t)srcDemWidth * srcDemHeight;vector srcDemBuf(demBufNum, 0);int depth sizeof(float);dem-GetRasterBand(1)-RasterIO(GF_Read, 0, 0, srcDemWidth, srcDemHeight,srcDemBuf.data(), srcDemWidth, srcDemHeight,GDT_Float32, depth, srcDemWidth * depth);GDALClose(dem);double minZ *(std::min_element(srcDemBuf.begin(), srcDemBuf.end()));double maxZ *(std::max_element(srcDemBuf.begin(), srcDemBuf.end()));vertexCount (size_t)srcDemWidth * srcDemHeight;vertexData.resize(vertexCount);for (int yi 0; yi srcDemHeight; yi) {for (int xi 0; xi srcDemWidth; xi) {size_t m (size_t)srcDemWidth * yi xi;vertexData[m].x startX xi * srcDx;vertexData[m].y startY yi * srcDy;vertexData[m].z srcDemBuf[m];int index GetColorIndex(srcDemBuf[m], minZ, maxZ);vertexData[m].red (uint8_t)(tableRGB[index][0] 0.5);vertexData[m].green (uint8_t)(tableRGB[index][1] 0.5);vertexData[m].blue (uint8_t)(tableRGB[index][2] 0.5);}}faceCount (size_t)(srcDemHeight - 1) * (srcDemWidth - 1) * 2;// indices.resize(faceCount);for (int yi 0; yi srcDemHeight - 1; yi) {for (int xi 0; xi srcDemWidth - 1; xi) {size_t m (size_t)srcDemWidth * yi xi;indices.push_back(m);indices.push_back(m srcDemWidth);indices.push_back(m srcDemWidth 1);indices.push_back(m srcDemWidth 1);indices.push_back(m 1);indices.push_back(m);}}}void WriteDemModel() {string workDir getenv(GISBasic);string demPath workDir /../Data/Model/dst.ply;ofstream outfile(demPath);if (!outfile) {printf(write file error %s\n, demPath.c_str());return;}outfile ply\n;outfile format ascii 1.0\n;outfile comment CL generated\n;outfile element vertex to_string(vertexCount) \n;outfile property double x\n;outfile property double y\n;outfile property double z\n;outfile property uchar red\n;outfile property uchar green\n;outfile property uchar blue\n;outfile element face to_string(faceCount) \n;outfile property list uchar int vertex_indices\n;outfile end_header\n;outfile fixed;for (int vi 0; vi vertexCount; vi) {outfile vertexData[vi].x ;outfile vertexData[vi].y ;outfile vertexData[vi].z \n;outfile (int)vertexData[vi].red ;outfile (int)vertexData[vi].green ;outfile (int)vertexData[vi].blue \n;}for (size_t fi 0; fi faceCount; fi) {outfile 3;for (int ii 0; ii 3; ii) {int id indices[fi * 3 ii];outfile id;}outfile \n;}}int main() {GDALAllRegister(); //注册格式InitColorTable();ReadDem();WriteDemModel();return 0;}我们将生成PLY格式的三维数据导入到开源三维软件MeshLab中其显示的效果如下图7.1所示。可以看到虽然我们更换了一个地形数据但是其展示的效果与第6.5节中晕渲图的效果比较类似。其实准确来说二维晕渲图的可视化效果正是来自于三维渲染一定光照条件下的实现。图7.1 带颜色信息的地形三维模型数据例6.4使用PLY数据格式来表达不规则三角网地形而本例表达的则是规则格网地形。但是只要是保存为三维数据格式其存储的数据信息都是相同的都包含顶点信息和索引信息。其中顶点信息不再只包含位置信息了还包含了每个顶点的颜色信息RGB因此本例封装了一个顶点属性的结构体来表达一个顶点struct VertexProperty {double x;double y;double z;uint8_t red;uint8_t green;uint8_t blue;};我们生成PLY格式是文本格式通过记事本打开也可以直接看到位置信息和颜色信息如下图 7.2所示图7.2 PLY格式文件中的位置信息和颜色信息通过这个简单的例子就可以知道为什么需要三维模型数据分成顶点信息和索引信息来保存。在本例中是将DEM每个方形格网转换成两个三角形如果格网DEM为m行n列这意味着存在(m-1)?(n-1)个格网即2?(m-1)?(n-1)个三角形。如果我们以一个三角形顶点接着一个三角形顶点来描述三维模型文件那么就需要6?(m-1)?(n-1)个顶点。但其实DEM中的顶点个数很明确就是 m ?n个——这意味着至少存在这4到5倍的数据冗余。先描述顶点信息再描述索引信息这样可以兼容一些共顶点的情况因而可以最大化减少数据量毕竟一个索引比一个顶点的数据量更少。如下图7.3所示是本例生成的PLY格式文件中的索引信息。其中每一行代表一个面3表示绘制的是三角形后面三个数则表示顶点数据中每个顶点的索引编号。当然PLY格式也可以将每个面描述成四边形或者多边形。但是目前大多数图形API或渲染引擎都将三角形作为绘制的基本图元以三角形作为最小的绘制单位是效率最高的。图7.3 PLY格式文件中的索引信息7.1.3 地形和影像组成三维模型OBJ格式在上一节中展示了基于地形的三维模型的可视化图7.1但这种效果其实是一种风格化的效果。所谓风格化效果就是不一定写实但是由于抓住了事物对象主要特征我们可以很容易确信展示就是渲染的就是该事物对象例如卡通风格就是一种典型的风格化效果。与风格化效果相对应的就是写实效果写实效果能够让用户有更为真实的感受。在这里如果要让这个地形三维模型数据得到这种写实的效果那么就可以利用我们在第5章介绍过的栅格影像DOM将其铺在地形三维模型的表面而不是使用顶点着色。问题在于如何将这个影像铺在三维模型上呢这个时候我们就要用到除了位置和颜色之外的另一种顶点属性信息纹理坐标。在计算机图形中影像/图片数据在被传输到GPU后就被封装成一种名为“纹理”的数据对象。顶点的纹理坐标就是该顶点对应于这张纹理图片的位置一个三角形面片有三个顶点也就对应了纹理图片上的三个位置从而可以让我们取得纹理上的颜色值。而三角形内部的顶点的颜色值就直接从纹理上的三角形面片的区域取值内插得到。在这里说的内插过程有点像我们之前第5章中介绍的影像进行图像内插过程但并不完全准确。这涉及到计算机图像渲染流水线中光栅化的过程是一个很复杂的过程。本章我们只用关心三维模型数据本身可视化的问题我们后面再介绍。在这里我们只需要知道顶点信息可以附带纹理坐标信息从而将纹理图片的颜色值映射到模型上。如果我们要在一个三维模型中附带纹理和纹理坐标信息那么使用PLY格式的三维模型数据就不是很方便了。如下例7.2所示我们使用OBJ格式的三维模型数据来表达带纹理和纹理坐标信息的地形//例7.2 DEM数据转换OBJ三维模型#include#include#include#include#include#includeusing namespace std;struct VertexProperty {double x;double y;double z;double texCoordX;double texCoordY;};size_t vertexCount;vector vertexData;size_t faceCount;vector indices;void ReadDem() {string workDir getenv(GISBasic);string demPath workDir /../Data/Model/dem.tif;GDALDataset* dem (GDALDataset*)GDALOpen(demPath.c_str(), GA_ReadOnly);if (!dem) {cout Cant Open Image! endl;return;}int srcDemWidth dem-GetRasterXSize();int srcDemHeight dem-GetRasterYSize();//坐标信息double geoTransform[6] {0};dem-GetGeoTransform(geoTransform);double srcDx geoTransform[1];double srcDy geoTransform[5];double startX geoTransform[0] 0.5 * srcDx;double startY geoTransform[3] 0.5 * srcDy;double endX startX (srcDemWidth - 1) * srcDx;double endY startY (srcDemHeight - 1) * srcDy;size_t demBufNum (size_t)srcDemWidth * srcDemHeight;vector srcDemBuf(demBufNum, 0);int depth sizeof(float);dem-GetRasterBand(1)-RasterIO(GF_Read, 0, 0, srcDemWidth, srcDemHeight,srcDemBuf.data(), srcDemWidth, srcDemHeight,GDT_Float32, depth, srcDemWidth * depth);GDALClose(dem);double minZ *(std::min_element(srcDemBuf.begin(), srcDemBuf.end()));double maxZ *(std::max_element(srcDemBuf.begin(), srcDemBuf.end()));vertexCount (size_t)srcDemWidth * srcDemHeight;vertexData.resize(vertexCount);for (int yi 0; yi srcDemHeight; yi) {for (int xi 0; xi srcDemWidth; xi) {size_t m (size_t)srcDemWidth * yi xi;vertexData[m].x startX xi * srcDx;vertexData[m].y startY yi * srcDy;vertexData[m].z srcDemBuf[m];vertexData[m].texCoordX (double)xi / (srcDemWidth - 1);vertexData[m].texCoordY (double)yi / (srcDemHeight - 1);}}faceCount (size_t)(srcDemHeight - 1) * (srcDemWidth - 1) * 2;// indices.resize(faceCount);for (int yi 0; yi srcDemHeight - 1; yi) {for (int xi 0; xi srcDemWidth - 1; xi) {size_t m (size_t)srcDemWidth * yi xi;indices.push_back(m);indices.push_back(m srcDemWidth);indices.push_back(m srcDemWidth 1);indices.push_back(m srcDemWidth 1);indices.push_back(m 1);indices.push_back(m);}}}void WriteDemModel() {string workDir getenv(GISBasic);string demPath workDir /../Data/Model/dst.obj;ofstream outfile(demPath);if (!outfile) {printf(write file error %s\n, demPath.c_str());return;}outfile mtllib dst.mtl\n;outfile fixed;for (int vi 0; vi vertexCount; vi) {outfile v ;outfile vertexData[vi].x ;outfile vertexData[vi].y ;outfile vertexData[vi].z \n;}for (int vi 0; vi vertexCount; vi) {outfile vt ;outfile vertexData[vi].texCoordX ;outfile vertexData[vi].texCoordY \n;}outfile usemtl dst\n;for (size_t fi 0; fi faceCount; fi) {outfile f;for (int ii 0; ii 3; ii) {int id indices[fi * 3 ii] 1;outfile id / id;}outfile \n;}string mtlPath workDir /../Data/Model/dst.mtl;ofstream mtlfile(mtlPath);if (!mtlfile) {printf(write file error %s\n, mtlPath.c_str());return;}mtlfile newmtl dst\n;mtlfile illum 2\n;mtlfile map_Ka tex.jpg\n;mtlfile map_Kd tex.jpg\n;mtlfile map_Ks tex.jpg\n;mtlfile Ns 10.000\n;}int main() {GDALAllRegister(); //注册格式//设置Proj数据std::string projDataPath getenv(GISBasic);projDataPath /share/proj;CPLSetConfigOption(PROJ_LIB, projDataPath.c_str());ReadDem();WriteDemModel();return 0;}程序运行完成之后生成.obj格式后缀的三维模型文件其数据内容与.ply格式后缀的三维模型文件差不多都是由顶点数据和索引数据组成的只不过两者的数据组织形式不同。OBJ格式的数据描述形式是先描述顶点位置信息如下图7.4所示图7.4 OBJ格式文件中的位置信息接着描述顶点的纹理坐标信息如下图7.5所示图7.5 OBJ格式文件中的纹理坐标信息最后是索引数据信息如下图7.6所示。OBJ格式的索引数据的设计稍微复杂了一点将索引划分成顶点位置数据的索引以及顶点纹理坐标的索引。如果有顶点法向量数据还可以加上顶点法向量数据的索引。但这里不用进行区分直接都使用同一个索引值图7.6 OBJ格式文件中的顶点索引信息程序在生成.obj文件的同时生成了一个后缀名为.mtl的文件。mtl是英文单词material材质的缩写这个文件定义了OBJ格式文件的材质信息。在图7.4中我们可以看到.obj文件在第一行描述信息就引用了这个.mtlmtllib dst.mtl这一行描述信息表示dst.mtl文件是该.obj文件的材质文件。在这个材质文件中描述了一些材质参数其中就包括我们前面讲到的纹理图片文件如下图7.7所示tex.jpg文件就是我们使用的纹理图7.7 OBJ格式的材质文件材质是三维可视化最为重要的概念之一决定了物体对象以什么样的可视化效果渲染展示出来。例如同一个物体的质感体现是金属、木头还是塑料需要通过材质来进行定义。不过这个问题很复杂目前我们只需要知道通常在材质中使用纹理是材质的关键参数。三维物体不会仅仅只包含一个材质材质文件中可能会包含多个材质。每个材质通常与一段顶点索引数据相关联表示这一段图元是通过该材质进行渲染的。如图7.6所示在描述顶点索引信息之前使用了如下描述语句usemtl dst这表示以下三角面图元是通过材质文件dst.mtl中的dst材质来进行渲染的。最后将生成OBJ格式的三维数据导入到开源三维软件MeshLab中显示的三维渲染效果如下图7.8所示。可以看到相比例7.1的结果来说具有更好的写实效果可以看到突起的山峰以及峡谷的河流。这是因为使用了栅格影像DOM来作为纹理图片而DOM影像通常由光学影像拍摄真实的地形拍摄而来真实感效果更好。图7.8 带纹理的地形三维模型数据7.1.4 认识现代三维模型数据glTF格式三维模型数据是进行三维可视化的初始载体。在进行图形渲染的起始阶段会将硬盘中的三维模型数据读取到内存中然后再传入显存做进一步处理。因此三维数据格式总是会随着计算机图形技术的发展而发展要么会出现更新的三维模型数据的格式要么会在已有的三维模型数据上作扩展。相比较前面介绍的PLY格式或者OBJ格式glTF是一种更为现代的三维模型数据格式。这种现代性不仅仅是体现在时间上更是体现在多方面的现代三维数据格式包含的数据内容越来越多大多数与三维场景渲染相关的信息都可以进行定义和保存。现代三维数据格式数据定义的概念与三维渲染流程越来越适配很多早期的三维数据格式并没有考虑到三维渲染。现代三维数据格式往往会借用一些其他已经定义好的数据格式是一个数据文件的复合体。现代三维模型数据已经不单纯是一个数据资源更是一个数据资产asset。glTF的英文全称是GL Transmission Format从这个名称就可以看出这个三维数据格式的设计目的就是为了最大化数据传输的效率。这个数据传输不仅仅是指网络端到本地端数据传输也包括本地数据与内存传输以及内存到显存数据传输。对于数据处理这一类程序来说CPU或者GPU的运算速度已经足够快了数据传输反而是程序的性能瓶颈。因此glTF的设计思路尽可能轻量化最大程度减少3D资产的大小节约解析和使用这些资产所需的运行时处理的时间。glTF有glTF1.0和glTF2.0两个版本本书描述的内容以glTF2.0规范为准。通常来说glTF格式数据包含以下几个部分三维场景数据描述使用JSON来描述。JSONJavaScript Object Notation是一种轻量级的数据交换格式易于人类阅读和编写也易于机器解析和生成提升网络传输效率。另外JSON尤其适配三维场景这种树形结构数据的表达。缓冲区数据保存为二进制文件。缓冲区数据指的就是前面提到的顶点数据和顶点索引数据其数据量通常比较大以二进制的形式进行一次或者少数几次传输可以最大化减少数据预处理以及数据传输的性能损耗。在OpenGL的图形渲染中缓冲区数据读取后可以直接被其API接口调用。资源文件例如纹理数据可以使用jpg格式图片来表达jpg格式图片压缩比较高利于进行数据传输。另外还有一些三维图形专用的纹理格式例如DXT和KTX2也可以作为单独的文件被glTF使用。作为对照这里还是使用将DEM数据转换成三维模型的例子如下例7.3所示//例7.3 DEM数据转换glTF三维模型#include#include#include#include#includeusing namespace std;using namespace nlohmann;size_t pointNum 0;size_t binBufNum 0;size_t indicesNum 0;void CreateBinFile() {string workDir getenv(GISBasic);string demPath workDir /../Data/Model/dem.tif;GDALDataset *img (GDALDataset *)GDALOpen(demPath.c_str(), GA_ReadOnly);if (!img) {printf(Cant Open Image!);return;}int bufWidth img-GetRasterXSize(); //图像宽度int bufHeight img-GetRasterYSize(); //图像高度int bandNum img-GetRasterCount(); //波段数if (bandNum ! 1) {printf(DEM波段数不为1);return;}int depth GDALGetDataTypeSize(img-GetRasterBand(1)-GetRasterDataType()) /8; //图像深度//获取地理坐标信息double padfTransform[6];if (img-GetGeoTransform(padfTransform) CE_Failure) {printf(获取仿射变换参数失败);return;}double startX padfTransform[0];double dX padfTransform[1];double startY padfTransform[3];double dY padfTransform[5];//申请bufsize_t imgBufNum (size_t)bufWidth * bufHeight * bandNum;float *imgBuf new float[imgBufNum];//读取img-RasterIO(GF_Read, 0, 0, bufWidth, bufHeight, imgBuf, bufWidth, bufHeight,GDT_Float32, bandNum, nullptr, bandNum * depth,bufWidth * bandNum * depth, depth);pointNum (size_t)bufWidth * bufHeight;size_t position_texture_num pointNum * 5;float *position_texture new float[position_texture_num];for (int yi 0; yi bufHeight; yi) {for (int xi 0; xi bufWidth; xi) {size_t n (size_t)(bufWidth * 5) * yi 5 * xi;position_texture[n] dX * xi;position_texture[n 1] dY * yi;size_t m (size_t)(bufWidth * bandNum) * yi bandNum * xi;position_texture[n 2] imgBuf[m];position_texture[n 3] float(xi) / (bufWidth - 1);position_texture[n 4] float(yi) / (bufHeight - 1);}}//释放delete[] imgBuf;imgBuf nullptr;string binPath workDir /../Data/Model/new.bin;ofstream binFile(binPath, std::ios::binary);binFile.write((char *)position_texture, position_texture_num * sizeof(float));size_t vertexBufNum position_texture_num * sizeof(float);binBufNum binBufNum vertexBufNum;int mod vertexBufNum % sizeof(uint16_t);if (mod ! 0) {int spaceNum sizeof(float) - mod;char *space new char[spaceNum];binBufNum binBufNum sizeof(char) * spaceNum;memset(space, 0, sizeof(char) * spaceNum);binFile.write(space, sizeof(char) * spaceNum);delete[] space;space nullptr;}indicesNum (size_t)(bufWidth - 1) * (bufHeight - 1) * 2 * 3;uint16_t *indices new uint16_t[indicesNum];for (int yi 0; yi bufHeight - 1; yi) {for (int xi 0; xi bufWidth - 1; xi) {uint16_t m00 (uint16_t)(bufWidth * yi xi);uint16_t m01 (uint16_t)(bufWidth * (yi 1) xi);uint16_t m11 (uint16_t)(bufWidth * (yi 1) xi 1);uint16_t m10 (uint16_t)(bufWidth * yi xi 1);size_t n (size_t)(bufWidth - 1) * yi xi;indices[n * 6] m00;indices[n * 6 1] m01;indices[n * 6 2] m11;indices[n * 6 3] m11;indices[n * 6 4] m10;indices[n * 6 5] m00;}}binFile.write((char *)indices, sizeof(uint16_t) * indicesNum);binBufNum binBufNum sizeof(uint16_t) * indicesNum;delete[] position_texture;position_texture nullptr;delete[] indices;indices nullptr;}int main() {GDALAllRegister();CPLSetConfigOption(GDAL_FILENAME_IS_UTF8, NO); //支持中文路径//设置Proj数据std::string projDataPath getenv(GISBasic);projDataPath /share/proj;CPLSetConfigOption(PROJ_LIB, projDataPath.c_str());ordered_json gltf;gltf[asset] {{generator, CL}, {version, 2.0}};gltf[scene] 0;gltf[scenes] {{{nodes, {0}}}};gltf[nodes] {{{mesh, 0}}};ordered_json positionJson;positionJson[POSITION] 1;positionJson[TEXCOORD_0] 2;ordered_json primitivesJson;primitivesJson {{{attributes, positionJson}, {indices, 0}, {material, 0}}};gltf[meshes] {{{primitives, primitivesJson}}};ordered_json pbrJson;pbrJson[baseColorTexture][index] 0;gltf[materials] {{{pbrMetallicRoughness, pbrJson}}};CreateBinFile();gltf[textures] {{{sampler, 0}, {source, 0}}};gltf[images] {{{uri, tex.jpg}}};gltf[samplers] {{{magFilter, 9729},{minFilter, 9987},{wrapS, 33648},{wrapT, 33648}}};gltf[buffers] {{{uri, new.bin}, {byteLength, binBufNum}}};ordered_json indicesBufferJson;indicesBufferJson[buffer] 0;indicesBufferJson[byteOffset] pointNum * 5 * 4;indicesBufferJson[byteLength] indicesNum * 2;indicesBufferJson[target] 34963;ordered_json positionBufferJson;positionBufferJson[buffer] 0;positionBufferJson[byteStride] sizeof(float) * 5;positionBufferJson[byteOffset] 0;positionBufferJson[byteLength] pointNum * 5 * 4;positionBufferJson[target] 34962;gltf[bufferViews] {indicesBufferJson, positionBufferJson};ordered_json indicesAccessors;indicesAccessors[bufferView] 0;indicesAccessors[byteOffset] 0;indicesAccessors[componentType] 5123;indicesAccessors[count] indicesNum;indicesAccessors[type] SCALAR;indicesAccessors[max] {18719};indicesAccessors[min] {0};ordered_json positionAccessors;positionAccessors[bufferView] 1;positionAccessors[byteOffset] 0;positionAccessors[componentType] 5126;positionAccessors[count] pointNum;positionAccessors[type] VEC3;positionAccessors[max] {770, 0.0, 1261.151611328125};positionAccessors[min] {0.0, -2390, 733.5555419921875};ordered_json textureAccessors;textureAccessors[bufferView] 1;textureAccessors[byteOffset] sizeof(float) * 3;textureAccessors[componentType] 5126;textureAccessors[count] pointNum;textureAccessors[type] VEC2;textureAccessors[max] {1, 1};textureAccessors[min] {0, 0};gltf[accessors] {indicesAccessors, positionAccessors, textureAccessors};string workDir getenv(GISBasic);string jsonFile workDir /../Data/Model/new.gltf;ofstream binFile(jsonFile, std::ios::binary);std::ofstream outFile(jsonFile);outFile std::setw(4) gltf std::endl;}例7.3最终得到的glTF格式使的三维模型文件如下图7.9所示也可以直接从本书的在线主页中获取。.gltf后缀的文件就是用于三维场景数据描述的JSON文件.bin后缀的文件就是储存缓存区数据的二进制文件.jpg文件就是三维模型用到的纹理图片。一些在线网站如https://gltf-viewer.donmccurdy.com提供了对glTF模型数据的浏览可以得到如图7.8所示的渲染效果。蕾韵耐志

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认识Pass层级结构 Pass范围从上到下一共分为5个层级: 模块层级:单个.ll或.bc文件 调用图层级:函数调用的关系。 函数层级:单个函数。 基本块层级:单个代码块。例如C语言中{}括起来的最小代码。 指令层级:单…...

基于eNSP的企业级网络规划与高可用性设计实战:从需求分析到配置验证

1. 企业级网络规划的核心挑战与eNSP价值 刚接手公司网络改造项目时,我最头疼的就是如何在纸上方案和真实环境之间架起桥梁。直到接触华为eNSP模拟器,才发现这个神器完美解决了网络工程师的三大痛点: 真实设备价格昂贵的问题被彻底化解。用笔记…...

OpenHarmony轻量系统移植避坑指南:STM32F407内存配置与printf适配详解

OpenHarmony轻量系统移植实战:STM32F407内存优化与调试输出深度解析 1. 嵌入式开发者的OpenHarmony移植挑战 在物联网设备爆炸式增长的时代,高效能嵌入式操作系统成为智能设备的核心支柱。OpenHarmony作为面向全场景的分布式操作系统,其轻量系…...

EspMQTTClient:ESP32/ESP8266的Wi-Fi+MQTT一体化连接框架

1. EspMQTTClient 库深度解析:面向嵌入式工程师的 Wi-Fi 与 MQTT 一体化连接方案EspMQTTClient 是专为 ESP8266 和 ESP32 平台设计的轻量级、高鲁棒性网络通信库,其核心目标并非简单封装底层 SDK API,而是构建一套面向生产环境的连接生命周期…...

Arduino轻量级SNMP v1/v2c嵌入式协议栈

1. 项目概述 SNMP(Simple Network Management Protocol,简单网络管理协议)是TCP/IP协议族中用于网络设备监控与管理的核心应用层协议。该开源库为Arduino生态提供了轻量级、可裁剪的SNMP v1/v2c协议栈实现,支持在资源受限的微控制…...

5分钟上手IndexTTS2:让AI语音合成真正听懂你的情感!

5分钟上手IndexTTS2:让AI语音合成真正听懂你的情感! 【免费下载链接】index-tts An Industrial-Level Controllable and Efficient Zero-Shot Text-To-Speech System 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/index-tts 还在为视频配音找不到…...

2026届最火的六大降AI率方案横评

Ai论文网站排名(开题报告、文献综述、降aigc率、降重综合对比) TOP1. 千笔AI TOP2. aipasspaper TOP3. 清北论文 TOP4. 豆包 TOP5. kimi TOP6. deepseek 知网于近期推出的AIGC检测服务,其目的在于识别学术文本里由人工智能生成的内容&a…...

Arduino Modulino库:Qwiic模块的I²C设备抽象与工程实践

1. 项目概述Arduino Modulino 库是一个面向嵌入式硬件工程师的轻量级 IC 设备管理框架,专为简化 Qwiic 生态系统中模块化外设(Modulino)在 Arduino 平台上的集成而设计。与通用型传感器库不同,该库并非简单封装底层Wire调用&#…...

DS3231高精度RTC驱动开发与工业级可靠性设计

1. DS3231高精度实时时钟芯片深度解析与嵌入式驱动开发实践DS3231 是 Maxim Integrated(现为 Analog Devices)推出的 IC 接口高精度温补晶体振荡器(TCXO)集成实时时钟(RTC)芯片,广泛应用于工业控…...

RA595库:面向RAGPIO平台的74HC595高性能移位寄存器驱动

1. RA595库概述:面向RAGPIO平台的74HC595移位寄存器驱动框架RA595是一个专为RAGPIO硬件抽象层(Hardware Abstraction Layer)设计的Arduino兼容库,用于高效、可靠地控制标准TTL/CMOS逻辑器件74HC595(八位串行输入、并行…...

手把手教你定制Ubuntu安装镜像:集成autoinstall配置,打造开箱即用的系统U盘

深度定制Ubuntu安装镜像:从autoinstall集成到U盘封装实战指南 当我们需要为实验室批量部署开发环境、为企业客户预装专用系统,或是为嵌入式设备打造专属镜像时,传统的手动安装方式显然效率低下。本文将带您深入探索如何将Ubuntu的autoinstall…...

AI 编程盛行的时代,为什么 “『DC- WFW』” 仍然具有必要性?淄

这&#xff0c;是一个采用C精灵库编写的程序&#xff0c;它画了一幅漂亮的图形&#xff1a; 复制代码 #include "sprites.h" //包含C精灵库 Sprite turtle; //建立角色叫turtle void draw(int d){for(int i0;i<5;i)turtle.fd(d).left(72); } int main(){ …...

Windows右键菜单缺失Office新建选项的注册表修复指南

1. 问题现象与排查思路 最近帮同事处理电脑问题时&#xff0c;发现一个挺常见的现象&#xff1a;在桌面或文件夹右键点击时&#xff0c;本该出现的"新建Word/Excel/PPT"选项神秘消失了。这种情况通常发生在重装系统、Office异常卸载或某些优化软件清理注册表之后。我…...

一维最佳快递站问题(暴力 + DP 两种解法,专业版)

一、题目描述&#xff08;CSP-J 入门难度&#xff09;一条笔直公路上分布 n 个村庄&#xff0c;各村庄按坐标 1、2、…、n 依次排列&#xff0c;相邻村庄间距为 1。每个村庄有固定人口&#xff08;权值&#xff09;&#xff0c;需在某一村庄建立快递站&#xff0c;使得所有村庄…...

Translumo:革命性实时屏幕翻译工具解密,颠覆你的多语言数字体验

Translumo&#xff1a;革命性实时屏幕翻译工具解密&#xff0c;颠覆你的多语言数字体验 【免费下载链接】Translumo Advanced real-time screen translator for games, hardcoded subtitles in videos, static text and etc. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/Tr…...

三步免费检测微信单向好友:WechatRealFriends终极工具使用指南

三步免费检测微信单向好友&#xff1a;WechatRealFriends终极工具使用指南 【免费下载链接】WechatRealFriends 微信好友关系一键检测&#xff0c;基于微信ipad协议&#xff0c;看看有没有朋友偷偷删掉或者拉黑你 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/WechatRealFri…...

Spring Boot Starter 自定义组件封装技巧

Spring Boot Starter 自定义组件封装技巧 在微服务架构盛行的今天&#xff0c;Spring Boot凭借其"约定优于配置"的理念成为开发者的首选。而Starter作为Spring Boot生态中的核心组件&#xff0c;能够将依赖、配置和自动装配逻辑封装为开箱即用的模块。掌握自定义Sta…...

智能客服场景落地:CLIP-GmP-ViT-L-14理解用户截图与问题描述

智能客服场景落地&#xff1a;CLIP-GmP-ViT-L-14理解用户截图与问题描述 你有没有遇到过这种情况&#xff1f;作为软件或电商平台的客服&#xff0c;每天要处理大量用户咨询。用户发来的消息常常是&#xff1a;“我的订单页面卡住了&#xff0c;你看&#xff01;”然后附上一张…...

车机固件升级全攻略:工具选择与操作技巧

1. 车机固件升级入门指南 刚买车那会儿&#xff0c;我对车机系统升级完全没概念&#xff0c;直到有次导航把我导到一条正在施工的断头路上&#xff0c;才发现自己的车机地图已经两年没更新了。车机固件升级就像给手机系统更新一样重要&#xff0c;不仅能修复bug&#xff0c;还能…...

嵌入式NFC开发:轻量级NDEF解析库NDefLib详解

1. NDefLib 库概述NDefLib 是一个面向嵌入式系统的轻量级 NFC 标签操作工具库&#xff0c;专为读写 Type 4 NFC 标签上的 NDEF&#xff08;NFC Data Exchange Format&#xff09;消息而设计。其核心定位并非替代完整的 NFC 协议栈&#xff08;如 ISO/IEC 14443-4、ISO/IEC 7816…...

【网安人必看】你必须知道5款常用的漏洞扫描工具!

【网安人必看】你必须知道5款常用的漏洞扫描工具&#xff01; 漏洞扫描是指基于漏洞数据库&#xff0c;通过扫描等手段对指定的远程或者本地计算机系统的安全脆弱性进行检测&#xff0c;发现可利用漏洞的一种安全检测的行为。 在漏洞扫描过程中&#xff0c;我们经常会借助一些漏…...

2025届毕业生推荐的五大降AI率助手实测分析

Ai论文网站排名&#xff08;开题报告、文献综述、降aigc率、降重综合对比&#xff09; TOP1. 千笔AI TOP2. aipasspaper TOP3. 清北论文 TOP4. 豆包 TOP5. kimi TOP6. deepseek 于人工智能生成内容越发普及的当下时刻&#xff0c;怎样去有效降低AIGC的可辨识度成为了关键…...

2026届最火的五大降重复率神器推荐

Ai论文网站排名&#xff08;开题报告、文献综述、降aigc率、降重综合对比&#xff09; TOP1. 千笔AI TOP2. aipasspaper TOP3. 清北论文 TOP4. 豆包 TOP5. kimi TOP6. deepseek 知网AI检测系统凭借对文本生成概率、困惑度以及句子结构特征展开分析&#xff0c;进而识别人…...

三步找回消失的OBS多路推流窗口:新手必看指南

三步找回消失的OBS多路推流窗口&#xff1a;新手必看指南 【免费下载链接】obs-multi-rtmp OBS複数サイト同時配信プラグイン 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ob/obs-multi-rtmp 问题三部曲&#xff1a;你的插件窗口去哪了&#xff1f; "明明安装好了o…...

Serverless 架构与实践:构建无服务器的云原生系统

Serverless 架构与实践&#xff1a;构建无服务器的云原生系统 前言 作为一个在数据深渊里捞了十几年 Bug 的女码农&#xff0c;我深知 Serverless 架构在现代企业中的重要性。随着云技术的快速发展&#xff0c;传统的服务器架构已经难以满足按需使用和自动伸缩的需求。今天&…...

ViGEmBus:Windows内核级游戏控制器虚拟化技术方案

ViGEmBus&#xff1a;Windows内核级游戏控制器虚拟化技术方案 【免费下载链接】ViGEmBus Windows kernel-mode driver emulating well-known USB game controllers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/ViGEmBus ViGEmBus是一款Windows内核级驱动程序&#xf…...