postgresql geometry 使用小记

最新推荐文章于 2025-09-01 14:19:10 发布
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本文详细介绍了如何在数据库中将不同坐标点范围转换为线、点及面的空间数据类型，利用SQL语句配合ST_GeomFromText函数实现几何对象的创建。特别强调了在进行空间关系判断时，保持数据一致性的重要性。

update tableName set "geometry字段" = ST_GeomFromText('LineString('||  坐标点范围 ||')',4326 ); 转换成线

update tableName set "geometry字段" = ST_GeomFromText('Point('||  坐标点范围 ||')',4326 ); 转换成点

UPDATE tableName  SET "geometry字段" =ST_GeomFromText('POLYGON(('|| 坐标点范围 ||'))',4326);转换成面

注意:在转换成面时需要两个括号.

        转换是后面红色数字不是必需,但是在使用ST_Contains(geometry A, geometry B),ST_Intersects(geometry, geometry)等函数判断两个空间字段的关系时,若两个空间字段生成时的数据不一致无法比较,函数会报错.

 

Coder2048
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修改这个文件的,这个部分,这里首先要获取主键,因为,这里发现增量数据,使用postgresql的pgoutput插件,而这个插件是不支持,geometry类型的数据的,根本获取不到,所以,这个时候,我们。这样就修改好了,就让DBSyncer可以支持postgis中的geometry类型的数据同步了,同步到mysql中,虽然代码改的不是很多但是也花了好几天去研究了代码...就只能找到这个geometry类型的,这个列,然后还有主键,利用select语句,做一次数据补偿了.net.postgis的jar包。
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【需求】：最近开发项目的过程中，需要用到Geometry类型，所以对与Geometry对象进行了一点点学习。在数据库中, 地理坐标系类型是 geography；投影坐标系的类型是 geometry。 【前提】：本文使用的数据库为postgreSql9.6(在扩展类型之前需要先安装postgreSql9.6) 【参考】： Geometry的理解：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42153503/article/details/105725237 类型扩展：https://bl
update_geometry(self, name, point_cloud, update_flag)
07-09
<think>我们正在处理一个关于"update_geometry"方法在Python中实现的问题，特别是用于处理点云数据的几何更新。 由于这是一个具体的方法实现，我们需要考虑点云处理库（如Open3D, PCL, PyVista等）中是否有类似功能。 但是，用户并没有指定具体的库，因此我们需要给出一个通用的实现思路，或者基于常见库的示例。 在点云处理中，"update_geometry"可能指的是当点云的几何属性（如点的位置）发生变化时，更新相关的数据结构（如KD树、法线、网格等）或者重新渲染。 例如，在Open3D中，当我们修改了点云对象的点，可能需要调用一些方法来更新可视化或加速结构。 然而，Open3D的PointCloud类并没有一个直接叫做`update_geometry`的方法。通常，我们直接修改点云的数据（如points），然后可视化会自动更新（在交互式环境中）或者需要手动更新窗口。 但如果我们构建了KDTree或者计算了法线，那么修改点后需要重新计算这些属性。 因此，我们可以设计一个自定义的类，其中包含一个`update_geometry`方法，用于在点云数据更新后重新计算必要的属性。 下面是一个示例实现： 假设我们有一个PointCloud类，它包含点的位置，并且我们希望能够更新点的位置，然后自动更新法线（如果需要）和重建KDTree（用于快速最近邻搜索）。 我们也可以考虑在更新后更新边界框等属性。 注意：这只是一个示例，实际应用中可能需要根据需求调整。</think>在点云数据处理中，`update_geometry` 方法通常用于动态更新几何结构（如点位置、法线等）并触发相关计算的刷新。以下是典型的实现框架和应用场景： ### 核心实现逻辑（Python示例） ```python import numpy as np from sklearn.neighbors import KDTree class PointCloudProcessor: def __init__(self, points): self.points = np.asarray(points) # 点云坐标 (N,3) self.normals = None # 法线向量 self.kdtree = None # KDTree加速结构 self.update_geometry() # 初始化时计算 def update_geometry(self, new_points=None): """更新点云并重新计算相关几何属性""" if new_points is not None: self.points = np.asarray(new_points) # 1. 重建空间索引 self.kdtree = KDTree(self.points) # 2. 重新计算法线（示例：PCA法） self.normals = np.zeros_like(self.points) for i, pt in enumerate(self.points): _, vecs = np.linalg.eig(np.cov(self.kdtree.query([pt], k=30)[1])) self.normals[i] = vecs[:, np.argmin(_)] # 最小特征值对应法线 # 3. 触发回调（可选） if hasattr(self, 'on_geometry_update'): self.on_geometry_update() ``` ### 关键用途 1. **动态点云更新** 当点云位置被修改（如配准、变形）后，通过调用`update_geometry()`刷新法线/曲率等衍生属性[^1]。 2. **加速结构维护** 重建KDTree/OcTree等空间索引，确保后续查询（如最近邻搜索）效率[^2]。 3. **可视化同步** 在交互式应用中（如Open3D/PyVista），更新后触发渲染刷新： ```python # Open3D示例 vis = o3d.visualization.Visualizer() point_cloud = o3d.geometry.PointCloud() def update_geometry(new_points): point_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(new_points) point_cloud.estimate_normals() # 内部调用类似更新 vis.update_geometry(point_cloud) ``` 4. **增量处理优化** 局部更新时避免全局重算（仅更新受影响区域）： ```python def partial_update(self, changed_indices): # 仅更新指定索引点的法线 for idx in changed_indices: self.normals[idx] = self._compute_normal(idx) ``` ### 典型调用场景 ```python # 初始化点云 processor = PointCloudProcessor(points) # 场景1：点云配准后更新 aligned_points = icp_registration(processor.points, target) processor.update_geometry(aligned_points) # 更新KDTree和法线 # 场景2：交互式编辑 user_edited_points[100] += [0.1, 0, 0] # 移动第100个点 processor.update_geometry(user_edited_points) ``` ### 性能注意事项 1. **惰性更新**：高频更新时建议标记脏数据，延迟到需要时再计算 2. **并行计算**：法线/曲率计算可向量化或使用`joblib`并行 3. **增量KDTree**：使用`scipy.spatial.cKDTree`的`__init__`比重建更快 [^1]: 法线重计算通常基于PCA或RANSAC，参见《Point Cloud Library》第7章 [^2]: KDTree重建复杂度O(N log N)，需避免每帧调用
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