高斯泼溅文件如何转换成3DTiles?GISBox帮你轻松实现在Cesium上的应用

一、概述

在三维GIS领域,高斯泼溅(Gaussian Splatting)技术因其对点云数据的高效表达而备受青睐。然而,若要在Cesium等平台中使用,将高斯泼溅文件转换为3DTiles格式已成为刚需。本文将以免费GIS工具箱——GISBox(www.gisbox.com)为例,为大家讲解如何使用这款工具来进行切片和分发。

二、为何选择使用GISBox?

1. 零成本使用,功能无阉割

GISBox提供完全免费的全功能版本,支持从高斯泼溅文件解析到3DTiles切片的全流程操作,无需订阅或额外付费解锁高级功能,大幅降低企业及个人用户的工具成本。

2. 多平台兼容,操作简单无门槛

支持Windows、MacOS、Linux三大操作系统,能够适配不同团队的技术环境。同时GISBox的图形化界面设计极为直观,仅需“导入-配置-导出”三步即可完成转换,无需编程基础,新手也能快速上手。

3. 高性能处理引擎

针对大规模点云数据(如城市级LiDAR扫描结果),GISBox内置多线程优化算法,可并行处理数亿级点云数据,相比传统工具提速50%以上,同时保持数据精度不丢失。

三、GISBox转换步骤

1. 新建切片任务

打开“GISBox”软件,在左侧切换到“切片”栏目,然后点击右上方的“新建”按钮创建一个切片任务。

在切片任务窗口左侧点击“高斯泼溅切片”,对切片任务进行设置。

接着点击上方的“+ 添加文件”按钮,将本地的高斯泼溅文件添加进去。

然后点击右侧的文件夹图标设置文件导出的路径,导出路径建议保存在空文件夹中,否则会弹出提示。

“空间参考”“零点坐标”会根据导入的PLY/Splat高斯泼溅格式文件自动生成。

当勾选“同时发布成服务”设置时,高斯泼溅切片成功后会自动分发,生成对应的服务地址,最后点击“确定”按钮即可开始切片。

2. 切片任务设置

切片完成后可在“已完成”中查看切片任务。

点击“跳转至分发列表”按钮后,可以跳转到分发列表查看模型服务,如下图所示:

点击“打开文件夹”按钮可以打开切片后的本地文件。

点击“删除”按钮可以删除该切片任务。

3. 服务分发设置

如果在切片任务设置中勾选了“同时发布成服务”,在“分发-模型服务”中可以直接查看发布的服务。

如果未勾选“同时发布成服务”,则需要点击右上角的“添加”按钮来手动添加切片后的文件进行分发。

生成的服务地址可以被应用到Cesium等GIS平台中 ,也可以应用于一些数字孪生项目搭建平台中去,比如山海鲸可视化。

四、总结

借助GISBox,高斯泼溅到3DTiles的转换会变得非常简单。同时其零成本、高效率、全平台兼容的特性,能够为GIS数据的Web化应用提供“一站式”解决方案。赶快下载GISBox(www.gisbox.com)试试看吧!

### 3D Gaussian Splatting 中高斯分裂和移除的实现方法 #### 高斯分裂 高斯分裂是指在特定条件下将单个高斯分布拆分为多个较小的高斯分布的过程。这一过程通常用于改善点云表示的质量以及提高渲染效果的真实性。以下是其实现的关键要素: 1. **触发条件** 当某个高斯分布的梯度积累超过预定义阈值时,表明该区域需要更高的细节分辨率[^3]。具体来说,如果 `xyz_gradient_accum` 的值过大,则认为当前高斯分布不足以描述局部几何结构的变化。 2. **分裂逻辑** 分裂操作可以通过以下方式完成:将原高斯分布沿其主轴方向分解成若干子高斯分布。这些子高斯分布在位置、缩放比例和其他属性上会有所变化,以更好地拟合底层数据。 ```python def split_gaussian(gaussian): new_positions = gaussian._xyz + [ [-gaussian._scaling[0], 0, 0], [gaussian._scaling[0], 0, 0], [0, -gaussian._scaling[1], 0], [0, gaussian._scaling[1], 0], [0, 0, -gaussian._scaling[2]], [0, 0, gaussian._scaling[2]] ] new_scalings = gaussian._scaling / 2 # 创建新的高斯对象并分配特征 children = [] for pos in new_positions: child = Gaussian(sh_degree=gaussian.max_sh_degree) child._xyz = pos child._features_dc = gaussian._features_dc.clone() child._features_rest = gaussian._features_rest.clone() child._scaling = new_scalings child._rotation = gaussian._rotation.clone() child._opacity = gaussian._opacity / len(new_positions) children.append(child) return children ``` 3. **更新参数** 新生成的子高斯分布继承父节点的部分属性(如颜色、不透明度),但需重新调整以反映分裂后的贡献权重下降情况[^3]。 --- #### 高斯移除 高斯移除指的是删除不再对场景有显著贡献的高斯分布的操作。这一步骤对于降低内存占用和加速渲染至关重要。 1. **判定标准** 移除决策基于以下几个因素: - **可见性过滤**:若某高斯分布长期未被任何摄像机观察到,则可将其标记为候选移除项[^2]。 - **不透明度阈值**:当 `_opacity` 小于某一设定值时,说明此高斯几乎完全透明,可视作背景噪声予以剔除。 - **最大二维半径**:利用 `max_radii2D` 判断是否超出有效范围外。 2. **执行流程** 下面是一个简单的伪代码示例,展示了如何筛选待保留的高斯集合: ```python def remove_insignificant_gaussians(gaussian_set, opacity_threshold, visibility_filter): filtered_gaussians = [] for g in gaussian_set: if (g._opacity > opacity_threshold and g.max_radii2D[g.visibility_filter].any()): filtered_gaussians.append(g) return filtered_gaussians ``` 3. **资源回收** 删除无用高斯的同时释放其所占存储空间,并同步更新优化器的状态记录表以便后续迭代继续正常运行。 --- ### 总结 通过对高斯分裂与移除机制的设计,3D Gaussian Splatting 算法能够在保持高质量视觉呈现的前提下动态管理内部组件数量,从而兼顾效率与灵活性。上述讨论涵盖了基本原理及其典型实现路径,实际应用中还需结合具体需求进一步调优各环节参数配置。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值