cesium 3DTiles之pnts格式详解

Point Cloud

1 概述

点云（Point Cloud）瓦片格式用于高效流式传输大规模点云数据，常用于 3D 可视化中。每个点由位置（Position）和可选的属性定义，这些属性用来描述点的外观（如颜色、法线等）或应用特定的元数据。

在 3D Tiles 的术语中，每个点被称为一个“特征”（Feature）。Point Cloud 瓦片本身是一个二进制块，采用小端字节序（Little Endian）。

2 布局

Point Cloud 瓦片由头部（Header）和正文（Body）两部分组成。以下是 Point Cloud 布局的简图（虚线表示可选字段）：

| Header | Body (Feature Table + Batch Table) |
2.1 填充

瓦片的字节长度（byteLength）必须对齐到 8 字节边界。同时，瓦片中的特征表（Feature Table）和批处理表（Batch Table）也必须遵循各自的填充要求。

3 头部（Header）

头部是一个 28 字节的数据结构，包含以下字段：

字段名数据类型描述
magic4 字节 ANSI 字符串固定值 “pnts”，用于标识 Point Cloud 瓦片的内容。
versionuint32Point Cloud 格式的版本号，目前版本为 1。
byteLengthuint32整个瓦片的字节长度（包含头部和正文）。
featureTableJSONByteLengthuint32特征表 JSON 部分的字节长度。
featureTableBinaryByteLengthuint32特征表二进制部分的字节长度。
batchTableJSONByteLengthuint32批处理表 JSON 部分的字节长度。0 表示没有批处理表。
batchTableBinaryByteLengthuint32批处理表二进制部分的字节长度。如果批处理表 JSON 长度为 0，则该值为 0。

头部后面紧接着的是正文部分，它由特征表（Feature Table）和批处理表（Batch Table）组成。

4 特征表（Feature Table）

特征表包含每个瓦片和每个点的属性，这些属性定义了如何渲染点云数据。每个点的数据通过不同的语义（Semantics）进行标识，用于描述点的位置、颜色、法线等属性。

4.1 语义（Semantics）
4.1.1 点的语义（Point Semantics）

这些语义映射到一个特征值数组，用于定义每个点的属性。所有语义的数组长度必须相同，且等于点的数量。每个语义的值都是对特征表二进制部分的引用，而不是嵌入在特征表 JSON 头部中的。

  • 如果同时定义了 POSITION 和 POSITION_QUANTIZED，则使用高精度的 POSITION。
  • 如果同时定义了 NORMAL 和 NORMAL_OCT16P，则使用高精度的 NORMAL。

常见的点语义包括：

语义名数据类型描述必需
POSITIONfloat32[3]定义点的位置，包含 x、y 和 z 坐标。是
POSITION_QUANTIZEDuint16[3]定义量化的点位置，包含 x、y 和 z 坐标的量化值。否
RGBAuint8[4]定义点的 RGBA 颜色值。否
RGBuint8[3]定义点的 RGB 颜色值。否
RGB565uint1616 位压缩 RGB 颜色，提供 5 位红色、6 位绿色、5 位蓝色。否
NORMALfloat32[3]定义点的法向量。否
NORMAL_OCT16Puint8[2]定义点的法向量，使用 16 位精度的八度编码。否
BATCH_IDuint8, uint16, uint32定义点的批处理 ID，用于从批处理表中检索元数据。否
4.1.2 全局语义（Global Semantics）

这些语义定义了所有点的全局属性。

语义名数据类型描述必需
POINTS_LENGTHuint32渲染的点的数量。每个语义的数组长度应与该值相同。是
RTC_CENTERfloat32[3]定义点的位置相对于中心的偏移量。否
QUANTIZED_VOLUME_OFFSETfloat32[3]定义量化体积的偏移量。否
QUANTIZED_VOLUME_SCALEfloat32[3]定义量化体积的缩放值。否
CONSTANT_RGBAuint8[4]定义所有点的常量 RGBA 颜色。否
BATCH_LENGTHuint32定义唯一的 BATCH_ID 数量。否

4.2 点的位置（Point Positions）

4.2.1 坐标参考系统（Coordinate Reference System, CRS）

3D Tiles 使用的是右手坐标系，具有三个轴（x, y, z），并且 x 和 y 的叉乘结果为 z。3D Tiles 定义了局部坐标系统中的 z 轴为上（up）轴。这意味着，在局部笛卡尔坐标系统中，z 轴指向上方。

4.2.2 RTC_CENTER

点的位置可以相对于一个中心点进行定义，以提高渲染的精度（见 “Precisions”）。如果定义了 RTC_CENTER，则所有点的位置都相对于该中心点进行计算。这种方法尤其适用于高精度渲染，允许对整个点云的变换应用更加精确的操作。

4.2.3 量化位置（Quantized Positions）

如果未定义 POSITION，则可以使用 POSITION_QUANTIZED 来存储点的位置，这些位置是相对于量化体积（Quantized Volume）定义的。量化体积通过偏移量（offset）和缩放因子（scale）来映射量化位置到局部坐标空间。

如果既没有定义 POSITION 也没有定义 POSITION_QUANTIZED，则该瓦片无需渲染。

请添加图片描述

量化体积的定义包括偏移量和缩放因子，分别存储在全局语义 QUANTIZED_VOLUME_OFFSET 和 QUANTIZED_VOLUME_SCALE 中。如果没有定义这些全局语义，就无法使用 POSITION_QUANTIZED。

量化位置到局部空间的映射公式如下：

POSITION = POSITION_QUANTIZED * QUANTIZED_VOLUME_SCALE / 65535.0 + QUANTIZED_VOLUME_OFFSET

4.3 点的颜色（Point Colors）

如果定义了多个颜色语义，则颜色的优先顺序为：RGBA > RGB > RGB565 > CONSTANT_RGBA。例如，如果一个瓦片的特征表包含 RGBA 和 CONSTANT_RGBA 属性，运行时将使用 RGBA 作为每个点的颜色。

如果没有定义任何颜色语义，运行时可以使用应用程序定义的默认颜色来渲染点。

无论如何，都可以使用 3D Tiles 样式（Style）在运行时改变最终渲染的颜色和其他视觉属性。

4.4 点的法线（Point Normals）

每个点的法线是一个可选属性，能够通过启用光照、隐藏表面去除等渲染技术来提高点云的视觉质量。法线将在应用瓦片变换的逆转置矩阵后进行变换。

4.4.1 八度编码法线向量（Oct-encoded Normal Vectors）

八度编码（Oct-encoding）是一种高效表示独立单位向量的方式。具体而言，八度编码将单位法线向量存储为无符号且未归一化的范围（[0, 255]），并在运行时将其映射到有符号归一化范围（[-1.0, 1.0]）。

Cesium 中提供了一个实现，用于编码和解码这些单位向量，相关模块为 AttributeCompression。

4.5 批处理点（Batched Points）

点云中的不同特征可以通过 BATCH_ID 语义进行批处理。例如，一个房间的门的所有点会分配相同的 BATCH_ID，而窗户的点则会有不同的 BATCH_ID。这对于按对象进行拾取（picking）或存储应用程序特定的元数据非常有用，特别是在声明式样式（styling）和应用程序用例（如填充用户界面、发出 REST API 请求等）中。

BATCH_ID 语义可以具有 UNSIGNED_BYTE、UNSIGNED_SHORT 或 UNSIGNED_INT 的数据类型。如果没有指定 componentType，则默认为 UNSIGNED_SHORT。

全局语义 BATCH_LENGTH 定义了唯一的 BATCH_ID 数量，类似于Batched 3D Model

4.6 示例（Examples）

4.6.1 只有位置（Positions Only）

这是一个简单的示例，包含四个点，它们位于单位长度正方形的四个角上：

var featureTableJSON = { POINTS_LENGTH: 4, POSITION: { byteOffset: 0 } 
}; var featureTableBinary = new Buffer(new Float32Array([ 0.0, 0.0, 0.0,  1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0 
]).buffer);
4.6.2 位置和颜色（Positions and Colors）

以下示例包含四个点（分别为红色、绿色、蓝色和黄色），它们的位置是相对于中心定义的：

var featureTableJSON = { POINTS_LENGTH: 4, RTC_CENTER: [1215013.8, -4736316.7, 4081608.4], POSITION: { byteOffset: 0 }, RGB: { byteOffset: 48 } 
}; var positionBinary = new Buffer(new Float32Array([ 0.0, 0.0, 0.0,  1.0, 0.0, 0.0,  0.0, 0.0, 1.0,  1.0, 0.0, 1.0 
]).buffer); var colorBinary = new Buffer(new Uint8Array([ 255, 0, 0, 0, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 0 
]).buffer); var featureTableBinary = Buffer.concat([positionBinary, colorBinary]);
4.6.3 量化位置和八度编码法线（Quantized Positions and Oct-encoded Normals）

这个示例中，四个点将有指向上方的法线向量 [0.0, 1.0, 0.0]，并且它们位于一个量化体积的角上，量化体积的范围从 -250.0 到 250.0 单位：

var featureTableJSON = { POINTS_LENGTH: 4, QUANTIZED_VOLUME_OFFSET: [-250.0, 0.0, -250.0], QUANTIZED_VOLUME_SCALE: [500.0, 0.0, 500.0], POSITION_QUANTIZED: { byteOffset: 0 }, NORMAL_OCT16P: { byteOffset: 24 } 
}; var positionQuantizedBinary = new Buffer(new Uint16Array([ 0, 0, 0,  65535, 0, 0,  0, 0, 65535,  65535, 0, 65535 
]).buffer); var normalOct16PBinary = new Buffer(new Uint8Array([ 128, 255, 128, 255, 128, 255, 128, 255 
]).buffer); var featureTableBinary = Buffer.concat([positionQuantizedBinary, normalOct16PBinary]);
4.6.4 批处理点（Batched Points）

这个示例中，前两个点的 batchId 为 0，后两个点的 batchId 为 1。注意，Batch Table 只包含两个名字：

var featureTableJSON = { POINTS_LENGTH: 4, BATCH_LENGTH: 2, POSITION: { byteOffset: 0 }, BATCH_ID: { byteOffset: 48, componentType: "UNSIGNED_BYTE" } 
}; var positionBinary = new Buffer(new Float32Array([ 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0 
]).buffer); var batchIdBinary = new Buffer(new Uint8Array([ 0, 0, 1, 1 
]).buffer); var featureTableBinary = Buffer.concat([positionBinary, batchIdBinary]); var batchTableJSON = { names: ['object1', 'object2'] 
};
4.6.5 每点属性（Per-point Properties）

在这个示例中，四个点将有元数据存储在 Batch Table 的 JSON 和二进制部分：

var featureTableJSON = { POINTS_LENGTH: 4, POSITION: { byteOffset: 0 } 
}; var featureTableBinary = new Buffer(new Float32Array([ 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0 
]).buffer); var batchTableJSON = { names: ['point1', 'point2', 'point3', 'point4'] 
};

5 批处理表（Batch Table）

批处理表存储的是按 batchId 索引的应用程序特定元数据，可用于声明式样式和应用程序特定用例（如填充 UI 或发出 REST API 请求）。

  • 如果定义了 BATCH_ID 语义，批处理表存储每个 batchId 的元数据，批处理表的数组长度将等于 BATCH_LENGTH。
  • 如果未定义 BATCH_ID 语义，批处理表存储每个点的元数据，批处理表的数组长度将等于 POINTS_LENGTH。

6 文件扩展名和 MIME 类型（File Extension and MIME Type）

点云瓦片使用 .pnts 扩展名和 application/octet-stream MIME 类型。文件扩展名是可选的，有效的实现可以忽略扩展名，直接通过头部的魔术字段来识别内容格式。

7 实现示例（Implementation Example）

这部分内容是非规范性的，实际代码实现可以参考 Cesium 的 PointCloud3DModelTileContent.js 文件，它提供了 3D Tiles 的头部读取代码。
TilesBuilder 工具可转换部分三维格式

8 属性参考（Property Reference）

8.1 点云特征表（Point Cloud Feature Table）

点云特征表定义了用于描述瓦片中点的位置信息和外观属性的语义。其属性包括：

  • POSITION: 定义点的位置（包括量化位置）。
  • POSITION_QUANTIZED: 定义量化点的位置。
  • RGBA, RGB, RGB565: 定义点的颜色。
  • NORMAL, NORMAL_OCT16P: 定义点的法线。
  • BATCH_ID: 用于批处理每个点的 batchId。
  • POINTS_LENGTH: 定义点的数量。
  • RTC_CENTER: 定义渲染中心。
  • QUANTIZED_VOLUME_OFFSET 和 QUANTIZED_VOLUME_SCALE: 定义量化体积的偏移和缩放因子。

这些属性可以直接在 JSON 中定义，或者通过 BinaryBodyReference 对象引用二进制体中的对应部分。

8.2 二进制体引用（BinaryBodyReference）

BinaryBodyReference 定义了一个对象，该对象指向二进制体中存储特定属性值的部分，包含 byteOffset 属性，指定从二进制缓冲区的偏移量。

属性：

  • byteOffset (类型: number, 必需):
    指定在二进制体中的偏移量（单位为字节）。

    • 要求: 必需
    • 最小值: 大于等于 0

  • 其他属性:
    可以根据需要在 BinaryBodyReference 中添加其他自定义属性，但 byteOffset 是必需的。

8.2.1 BinaryBodyReference.byteOffset

byteOffset 是 BinaryBodyReference 中的一个关键属性，定义了该属性值在二进制缓冲区中的起始位置。它指定了从二进制数据开始位置的偏移量，通常是字节单位。

  • 类型: number
  • 要求: 必需
  • 最小值: >= 0

8.3 GlobalPropertyCartesian3

GlobalPropertyCartesian3 是一个对象，它定义了适用于所有特征的全局 3 组件数值属性。 通常，这些数值表示与三维坐标相关的全局属性，如位置、方向等。

8.4 GlobalPropertyCartesian4

GlobalPropertyCartesian4 是一个对象，它定义了适用于所有特征的全局 4 组件数值属性。 这通常用于表示四维数值属性，例如带有时间或颜色信息的 3D 坐标。

8.5 GlobalPropertyScalar

GlobalPropertyScalar 是一个对象，它定义了适用于所有特征的全局标量数值属性。 这种类型的属性用于表示单一的数值，如某些全局设置或常量参数。

8.6 Property

Property 是一个用户定义的属性，指定每个特征的应用程序特定元数据。
这些属性的值可以直接在 JSON 中定义，也可以通过BinaryBodyReference 引用二进制体中的某个部分。 如果 Property 是数组类型，它允许存储每个特征的多个值。

如果你有兴趣了解如何实现或使用点云格式，或者在具体的项目中遇到技术难题，可以随时向我咨询！

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