Cell Cloud 项目调整更新计划

最新推荐文章于 2025-12-06 22:03:34 发布
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#svn #云计算 #工作 #虚拟机 #google #语言

因为最近工作繁忙，Cell Cloud 的更新频率将放缓。

 

目前 Cell Cloud 使用了两个 SVN 仓库，开发组内部有一个日常开发的代码仓库，用于进行日常开发和测试，Google Code 上托管的代码是从开发组内部的 SVN 同步上去的，而且是有选择的同步。虽然考虑过仅使用一个 SVN 仓库，但是一直没能抽出时间整理，这项工作暂缓，目前发布版的版本控制还是使用开发组内部的 SVN 进行。

 

目前的主流编码语言在云计算实现上均存在先天不足，下一步计划实现自己的云计算虚拟机。

 

 

转自：http://blog.youkuaiyun.com/cellcloud/archive/2011/04/20/6336220.aspx

 

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### 使用CloudCompare从点云数据生成DEM #### 导入点云数据 为了使用CloudCompare生成数字高程模型（DEM），第一步是从文件导入点云数据。CloudCompare支持多种常见的点云格式，如PLY、XYZ、LAS等[^3]。 ```bash File -> Open or drag and drop your point cloud file into the software. ``` #### 数据预处理 在生成DEM之前，可能需要对原始点云数据进行一些预处理工作来提高最终结果的质量。这包括但不限于去除噪声、过滤异常值以及调整分辨率等操作。利用CloudCompare内置的强大工具可以完成上述任务： - **去噪**：`Tools -> Noise filter` - **体素化降采样**：`Filtering -> Voxelization (decimation)` - **地面分类**：对于LiDAR数据而言，可以通过第三方插件或脚本自动识别并分离出地形表面部分 #### 创建栅格化高度图 一旦准备好了干净且经过筛选后的点云集合，则可继续执行下一步骤即构建规则网格表示形式的高度场图像作为后续分析的基础输入源之一。 1. 选择已加载的点云对象； 2. 转到菜单栏中的 `Grid -> Create grid...`; 3. 设置合适的参数选项比如单元大小(cell size)，范围(extent)等; 4. 完成设置后点击OK按钮等待计算结束即可获得初步成果物——离散化的海拔高度矩阵表征的地图视图. #### 提取DEM 此时已经拥有了基于所选区域内的平均Z坐标构成的一张二维数组，但这还不是严格意义上的地理信息系统(GIS)-兼容型产品；因此还需要进一步转换才能满足实际应用场合下的互操作性要求: - 将当前显示窗口内呈现出来的灰度级影像保存为GeoTIFF或其他GIS软件能够读写的光栅文件格式(`File->Export`) 值得注意的是，在整个过程中保持良好的实践习惯非常重要，例如定期备份项目进度以防意外丢失重要资料; 合理规划存储路径以便日后查找检索更加便捷高效等等.
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