关于如何流畅地 加载/生成/浏览 大规模倾斜摄影OSGB数据

Question

首先需要说明的是，原始的高分辨率、全部区域的OSGB模型是基本没办法浏览的，非常卡，需要通过手段来处理它。

针对标题所示问题，目前已有初步思路，利用四叉树，把分辨率最高的模型作为叶节点（这个我可以生成，将原始数据分块），然后简化模型并合并叶/子节点（4合一），作为各级的父节点，一直合并到根节点（根节点合并可以是2合1）；这样每层的节点就有了不同的精细程度，然后各级节点，利用osg 的lod（pagedlod）来实现不同的距离或者像素范围查看不同的节点。

目前仅有思路，但不确定这个思路对不对，而且不太清楚细节该如何实现。

现在假设我已经将一块区域，分成了131072小块（4^8 * 2）块，并各自生成了最高分辨率的OSGB模型，请问如何通过C++ 、 OSG手段 ，流畅地 加载/生成/浏览 大规模倾斜摄影OSGB数据。

请大家指点此问题的实现细节，包括四叉树的实现、节点分配、lod时节点的选取等等，并附上代码以供参考和讨论，谢谢。

Answer 1

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
实现大规模倾斜摄影OSGB数据流畅加载/生成/浏览的关键是如何实现节点的分配和LOD管理。下面是一些实现细节和代码示例供参考。这里以OSG的PagedLODNode为例来展示。

1. 生成四叉树

首先需要将一块区域分成131072小块，并各自生成最高分辨率的OSGB模型。可以使用四叉树（Quadtree）来管理这些小块。四叉树是一种高效的二维分割数据结构，可以将一个区域逐层分割成四个子区域，直到达到预设的细节程度。

以下是一个简单的C++代码实现：

// Quadtree节点 
class QuadtreeNode {
public:
    // 构造函数，参数为节点的位置、大小和父节点 
    QuadtreeNode(const osg::Vec2d& pos, double size, QuadtreeNode* parent = nullptr) 
        : _pos(pos), _size(size), _parent(parent) { 
        for (int i = 0; i < 4; i++) { 
            _children[i] = nullptr; 
        } 
    }
  
    osg::Vec2d _pos; // 节点位置 
    double _size; // 节点大小 
    QuadtreeNode* _parent; // 父节点 
    QuadtreeNode* _children[4]; // 四个子节点 
    // 子节点的编号，从左上角起沿逆时针方向编号为 0、1、2、3 

    bool IsLeaf() const { // 是否为叶节点 
        return _children[0] == nullptr; 
    } 
  
    bool Intersects(const osg::Vec2d& pos, double radius) const { // 球体是否与节点有交集 
        double d = (pos - _pos).length2(); // 计算球心到节点中心的距离的平方 
        double r = radius + _size / 2.0; // 计算球体的半径 
        return d < r * r; 
    } 
};

生成Quadtree：

// 根据节点的位置返回子节点的编号，从左上角起按逆时针方向编号为 0、1、2、3 
int GetChildIndex(const QuadtreeNode* node, const osg::Vec2d& pos) {
    int x = pos.x() > node->_pos.x() ? 1 : 0;
    int y = pos.y() > node->_pos.y() ? 1 : 0;
    return y * 2 + x;
}

// 生成Quadtree 
void GenerateQuadtree(QuadtreeNode* node, int depth) {
    if (depth <= 0) return; // 到达预设深度，停止生成 
    for (int i = 0; i < 4; i++) { 
        osg::Vec2d pos = node->_pos + osg::Vec2d((i % 2) * node->_size / 2.0, (i / 2) * node->_size / 2.0);
        node->_children[i] = new QuadtreeNode(pos, node->_size / 2.0, node);
        GenerateQuadtree(node->_children[i], depth - 1); // 递归生成子节点 
    } 
}

生成Quadtree的调用代码：

// 生成包围盒的Quadtree 
QuadtreeNode* root = new QuadtreeNode(osg::Vec2d(0, 0), 10000.0);
GenerateQuadtree(root, 8);

1. 分配节点

为了管理节点，需要将每个叶子节点与模型文件或模型数据相关联。使用PagedLODNode，可以在需要时异步加载和卸载节点。在每个叶子节点中，存储模型的位置和数据，然后分配PagedLODNode，以便在需要时异步加载和卸载节点。

以下是示例代码：

// 叶子节点 
struct LeafNode {
    osg::Vec2d pos; // 节点位置 
    std::string filename; // 模型文件路径 
    osg::ref_ptr<osg::Node> node; // 模型 
};

// 分配PagedLODNode 
osg::ref_ptr<osg::PagedLOD> AllocatePagedLOD(const LeafNode& leaf) { 
    osg::ref_ptr<osg::PagedLOD> plod = new osg::PagedLOD;
    plod->setFileName(0, leaf.filename);
    plod->setRange(0, 0.0f, 100000.0f);
    plod->setCenterMode(osg::LOD::USE_BOUNDING_SPHERE_CENTER);
    plod->setCenter(leaf.node->getBound().center());
    plod->addChild(leaf.node.get());
    return plod;
}

通过将每个叶子节点与PLodNode相关联，可以在需要时加载并显示相应的节点。

1. LOD管理

使用PagedLODNode实现LOD管理，需要设置各层节点显示的距离范围。下面是一个示例，其中根据节点与相机之间的距离设置显示的范围。在每个节点上，可以增加一个是否需要更新的标志，以便在需要更新时异步加载节点。

// 设置PagedLODNode的LOD范围 
void SetPagedLODRange(osg::PagedLOD* plod, float start, float end) {
    float factor = end / start;
    plod->setRange(0, 0.0, start * 0.99f);
    plod->setRange(1, start * 0.99f, start * factor);
    plod->setRange(2, start * factor, end);
}

// 更新PagedLODNode 
void UpdatePagedLODNode(osg::PagedLOD* plod, const osg::Vec3d& eye, double radius, bool forceUpdate) {
    if (!forceUpdate && plod->getNumChildren() == 1) return; // 无需更新 
    int i = plod->getRangeList().getActiveRange(eye, radius);
    if (i >= 0 && i < plod->getNumChildren()) { // 一个有效的子节点 
        if (plod->getChild(i) == nullptr && !plod->getChild(i)->isSameKindAs(osg::PagedLOD::className())) { // 子节点是PagedLOD 
            double start = plod->getRangeList().getRange(i).first;
            double end = plod->getRangeList().getRange(i).second;
            SetPagedLODRange(static_cast<osg::PagedLOD*>(plod->getChild(i)), start, end); // 设置子节点的显示范围 
        }
        plod->setRange(0, 0.0f, 0.99f * plod->getRangeList().getRange(i).first);
        plod->setRange(1, 0.99f * plod->getRangeList().getRange(i).first, plod->getRangeList().getRange(i).second);
        plod->setRange(2, plod->getRangeList().getRange(i).second, 100000.0f);
    } 
    else { // 没有有效子节点 
        plod->setRange(0, 0.0f, 100000.0f);
        plod->setRange(1, 0.0f, 0.0f);
        plod->setRange(2, 0.0f, 0.0f);
    } 
    plod->dirtyBound(); // 标记需要更新BOUNDING_SPHERE 
    plod->dirty(); // 标记需要更新 
}

在每个帧中，如果需要，将使用节点与相机的距离来更新PagedLODNode，并加载或卸载需要显示的节点。

// 更新节点 
void Update(osg::PagedLOD* plod, const osg::Vec3d& eye, double radius) {
    bool force = false;
    UpdatePagedLODNode(plod, eye, radius, force);
}

// 加载或卸载节点 
void Load(QuadtreeNode* node, osg::ref_ptr<osg::Group> parent, double radius) {
    if (!node->Intersects(eye, radius)) return; // 如果节点不与球体相交，返回 
    if (node->IsLeaf()) { // 叶节点 
        LeafNode& leaf = leafNodes[leafIndex];
        osg::ref_ptr<osg::PagedLOD> plod = AllocatePagedLOD(leaf);
        parent->addChild(plod.get());
        leafIndex++;
    } 
    else { // 非叶子节点 
        osg::ref_ptr<osg::Group> group = new osg::Group;
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            Load(node->_children[i], group, radius);
        }
        parent->addChild(group.get());
    }
}

以上是一个简单的示例，可以根据需要进行修改。由于每个场景的实现细节都不同，因此难以提供所有的代码。但是，上面的例子涵盖了使用PagedLODNode进行LOD管理的基本思路，可以根据需要进行修改和扩展。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！