pydelatin

为快速地形网格生成提供hmm（其中Delatin是一个端口）的Python包装器。

从演示中捕获的冰川国家公园截图。网格使用pydelatin创建，使用quantized-mesh-encoder编码，使用dem-tiler按需提供，并使用deck.gl渲染。

安装

使用pip

pip install pydelatin

或使用Conda

conda install -c conda-forge pydelatin

在Windows上，强烈建议使用Conda进行安装。

如果在Windows上使用pip进行安装，glm是从源构建的前提条件。如果您想帮助为Windows打包二进制轮，请提出一个issue。

使用

示例

from pydelatin import Delatin

tin = Delatin(terrain, width, height)
# Mesh vertices
tin.vertices
# Mesh triangles
tin.triangles

API

API类似于hmm。

此外，我还包含一个辅助函数：decode_ele，用于将Mapbox Terrain RGB或Terrarium PNG数组解码为海拔高度。

Delatin

参数

• arr（numpy ndarray）：数据数组。如果是二维数组，则期望维度为（高度，宽度）。如果是二维数组，则必须传递高度和宽度参数，并且假设数组按C顺序排列。
• height（int，默认：None）：数组高度；当arr不是二维时必需
• width（int，默认：None）：数组宽度；当arr不是二维时必需
• z_scale（float，默认：1）：相对于x和y的z比例
• z_exag（float，默认：1）：z夸张
• max_error（float，默认：0.001）：最大三角剖分误差
• max_triangles（int，默认：None）：最大三角形数量
• max_points（int，默认：None）：最大顶点数量
• base_height (float, 默认: 0): 固体基础高度
• level (bool, 默认: False): 将自动级别输入到全灰度范围
• invert (bool, 默认: False): 反转高度图
• blur (int, 默认: 0): 高斯模糊sigma
• gamma (float, 默认: 0): gamma曲线指数
• border_size (int, 默认: 0): 像素边框大小
• border_height (float, 默认: 1): 边框z高度

属性

• vertices (ndarray 形状 (-1, 3)): 每个顶点的交错3D坐标，例如 [[x0, y0, z0], [x1, y1, z1], ...]。
• triangles (ndarray 形状 (-1, 3)): 表示 索引 在 vertices 数组中。因此 [0, 1, 3, ...] 将使用 vertices 数组中的第一个、第二个和第四个顶点作为一个三角形。
• error (float): 网格的最大误差。

util.rescale_positions

一个辅助函数，用于将 vertices 输出缩放到新的边界框。返回一个形状为 (-1, 3) 的 ndarray，包含缩放后的位置。每一行代表一个单独的3D点。

参数

• vertices: (np.ndarray) Delatin输出的顶点
• bounds: (Tuple[float]) 线性缩放位置值到这个范围。预期为 [minx, miny, maxx, maxy]。
• flip_y: (bool, 默认 False) 翻转y坐标。由于图像的坐标原点在左上角，因此可能很有用。

保存到网格格式

量化网格

网络上的一个常用网格格式是 量化网格 格式，该格式在 Cesium 和 deck.gl（通过 loaders.gl）中得到支持。您可以使用 quantized-mesh-encoder 以此格式保存

import quantized_mesh_encoder
from pydelatin import Delatin
from pydelatin.util import rescale_positions

tin = Delatin(terrain, max_error=30)
vertices, triangles = tin.vertices, tin.triangles

# Rescale vertices linearly from pixel units to world coordinates
rescaled_vertices = rescale_positions(vertices, bounds)

with open('output.terrain', 'wb') as f:
    quantized_mesh_encoder.encode(f, rescaled_vertices, triangles)

Meshio

或者，您可以使用 meshio 将数据保存到各种网格格式

from pydelatin import Delatin
import meshio

tin = Delatin(terrain, max_error=30)
vertices, triangles = tin.vertices, tin.triangles

cells = [("triangle", triangles)]
mesh = meshio.Mesh(vertices, cells)
# Example output format
# Refer to meshio documentation
mesh.write('foo.vtk')

Martini 或 Delatin？

两种流行的地形网格生成算法是 JavaScript martini 库和 Python pymartini 库中的 "Martini" 算法，以及 C++ hmm 库、Python pydelatin 库和 JavaScript delatin 库中的 "Delatin" 算法。

使用哪个？

对于大多数目的，使用 pydelatin 而不是 pymartini。来自 一个 Martini 问题 的良好分析

Martini

• 仅在 2^n+1 x 2^n+1 的正方形网格上工作。
• 生成网格的层次结构（单次运行后选择任意细节）
• 优化网格速度而不是质量。

Delatin

• 在任意栅格网格上工作。
• 为特定细节生成单个网格。
• 优化质量（给定误差的最少三角形数量）。

基准测试

以下使用与 pymartini 基准测试 相同的数据集，一个富士山的 512x512 像素高度图。

对于 30 米网格，pydelatin 比比 pymartini 慢 25%，但网格效率更高：它有 40% 更少的顶点和三角形。

pydelatin 比 JavaScript 的 delatin 包快 4-5 倍。

Python

git clone https://github.com/kylebarron/pydelatin
cd pydelatin
pip install '.[test]'
python bench.py

mesh (max_error=30m): 27.322ms
vertices: 5668, triangles: 11140

mesh (max_error=1m): 282.946ms
mesh (max_error=2m): 215.839ms
mesh (max_error=3m): 163.424ms
mesh (max_error=4m): 127.203ms
mesh (max_error=5m): 106.596ms
mesh (max_error=6m): 91.868ms
mesh (max_error=7m): 82.572ms
mesh (max_error=8m): 74.335ms
mesh (max_error=9m): 65.893ms
mesh (max_error=10m): 60.999ms
mesh (max_error=11m): 55.213ms
mesh (max_error=12m): 54.475ms
mesh (max_error=13m): 48.662ms
mesh (max_error=14m): 47.029ms
mesh (max_error=15m): 44.517ms
mesh (max_error=16m): 42.059ms
mesh (max_error=17m): 39.699ms
mesh (max_error=18m): 37.657ms
mesh (max_error=19m): 36.333ms
mesh (max_error=20m): 34.131ms

JS (Node)

这些基准测试与 delatin JavaScript 模块进行。

git clone https://github.com/kylebarron/pydelatin
cd test/bench_js/
yarn
wget https://raw.githubusercontent.com/mapbox/delatin/master/index.js
node -r esm bench.js

mesh (max_error=30m): 143.038ms
vertices: 5668
triangles: 11140

mesh (max_error=0m): 1169.226ms
mesh (max_error=1m): 917.290ms
mesh (max_error=2m): 629.776ms
mesh (max_error=3m): 476.958ms
mesh (max_error=4m): 352.907ms
mesh (max_error=5m): 290.946ms
mesh (max_error=6m): 240.556ms
mesh (max_error=7m): 234.181ms
mesh (max_error=8m): 188.273ms
mesh (max_error=9m): 162.743ms
mesh (max_error=10m): 145.734ms
mesh (max_error=11m): 130.119ms
mesh (max_error=12m): 119.865ms
mesh (max_error=13m): 114.645ms
mesh (max_error=14m): 101.390ms
mesh (max_error=15m): 100.065ms
mesh (max_error=16m): 96.247ms
mesh (max_error=17m): 89.508ms
mesh (max_error=18m): 85.754ms
mesh (max_error=19m): 79.838ms
mesh (max_error=20m): 75.607ms

许可证

此软件包包装了 @fogleman 的 hmm，这是一个也具有 MIT 许可证的 C++ 库。