CesiumLab V2.2.0 - 点云数据处理
点云工具应该是 Lab工具集比较早期就有的一个产品，应该是我研究3dtiles的第一个工具。点云由于容易分割，容易精简，所以用来练手3dtiles最为合适不过。不过即便如此，要把点云工具做“ 好”，依然不是一个非常容易的事情，这是我的c++代码项目：
点云代码
迄今位置，点云已经是三个版本的代码了。第一个版本纯属测试，可以输出3dtiles，但是效率不高。第二个版本就是大家在Lab 2.2之前使用的点云工具版本，基本可用，但是不方便，不高效。第二版本的使用时间从2018年4月到今天，近乎两年，也是该更新一下了。
我们先看下新版的界面
2.2版本的点云处理界面
改变最明显的就是 属性字段可以选择，而不是用户去输入。我们还是列表说明下点云升级前后的差异：
点云处理对比
逐条解释下：
1，IO库的更换，pdal是一个功能强大的库，但是也是一个繁琐低效的库，而且是个编译很困难依赖又多的库（至少2018年的时候是这样，新版本应该又改进），它底层也是用liblas去解析点云数据。因为我们目前只需要读取las，所以没必要使用庞大pdal库去操作，所以放弃该库。放弃它也就是带来的缺陷就是目前只支持las（主要还是需求推动的，我们碰到客户，90%以上都是las格式，我们新版代码有良好的可扩展性，稍作修改即可支持其他格式）。
2，支持的文件个数，我们碰到客户会依据自己的规则去把点云分成若干文件（比如类型或者范围），但是最终我们在展示的时候，如果一个文件对应一个3dtiles，必然是效率低下的，所以我们需要能够把多个点云融合到一起，所以在V3版本我们是支持一次性处理多个文件的。
3，八叉树的分割，由于V3版本需要考虑多文件的问题，以及增量更新的问题，所以我们八叉树的分割选择非常重要。我们在V3版本设计了一种全球的分块方式，也就是每个块都会有全球编码，这样无论多大范围的点云数据，我们都能够融合在一起。为了支持这个需求，其实内部处理（分割，精简）逻辑要比以前复杂许多，幸好我们实现了。
4，缓存 Lab2.2.0的点云界面增加了一个缓存选项，这个是增量处理的关键因素，如果配置了缓存，我们会把点云进行分块处理，并且把每块数据存储到中间格式，这样既可以支持大的las文件（比如上G，甚至更大的），也可以支持增量更新。 如果不配置该选项，那么一切处理都是在内存完成，处理速度更快，但是支持的数据量会受限你的处理机器的内存（注意看我们界面红色字提醒）。
5，存储形式，大家现在使用Lab2.2.0的时候就会发现，我们的绝大部分3dtiles工具都具有一个输出选项，紧凑或者散列（因为这个版本我们耗费大量时间把底层的输出库统一了）。虽然我们群里说了很多次，然后我还是要再说：
散列：是指本地的硬盘文件，这种文件组织方式最简单直观，而且部署静态服务很容易。
紧凑：是指把这些文件当作二进制记录的方式存储到sqlite文件里（我们目前定义的后缀叫 clt -- cesiumlab tiles）。这种方式不直观，而且需要动态服务支持，但是它的优势是对于大量散列切片能够加速存储和迁移。
clt文件-sqlite表
其实因为我们统一了工具的输出存储库，我们内部还支持把切片存储到mongodb服务器，稍作扩展我们可以把切片存储到任意数据库库、大数据存储、云存储等。
6，属性，当我们发现很多人都在问点云如何做高度着色的问题，当然解决这个问题，实际是可以通过写shader实现的，但是我估计大部分用户这个能力有限，而且写shader之后实现的效果仅仅是可视化，不利于未来的的一些测量分析。所以我们在这版本的除了las本身自带的属性之外，增加了"x"，"y"，"z" 三个自定义属性，这三个属性实际表示输入的的原始坐标，"z"就表示了高度，所以，如果要做z着色，我们处理的时候，把z指存储下来：
保存z值
处理完成之后，设置3dtiles的样式：
点云高程着色
注意这里的 /200 是根据这个测试数据随便写的，只是举个栗子，抛砖引玉，大家完全可以根据自己的数据来编写这个样式。
点云V3我们就说到这里，再次重复下我们的“口号”：我不能保证它能解决所有人的问题，只要能解决一部分，那就是有意义的。如果有问题，来实验室群里找我们：
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