三维瓦片
    一次性将数据源中的模型数据(模型数据集或CAD)生成一份OSGB或S3M或S3MB格式缓存文件,加载此模型缓存,能够大幅度提升模型浏览性能与显示效果。

批量生成模型缓存
    打开数据源;
    三维数据 选项卡,三维瓦片 组 ,生成缓存 下拉菜单 - 批量生成缓存 按钮,弹出 批量生成模型缓存 对话框;
    添加数据集;
    确定添加的数据集;
    参数设置
        缓存名称:默认与数据源名一致;
        缓存路径:;
        瓦片边长:显示和设置瓦片边长的大小;
        字段设置:用于设置生成三维切片缓存的属性字段,默认生成全部字段信息;
        纹理压缩格式:设置生成的场景缓存的用途,主要用于普通 PC 设备和 iOS 系列设备、Android 系列设备等四种;
        不压缩:默认的纹理格式;
        WebP:适用于 Web端/PC机上通用的压缩纹理格式;
        DXT(PC设备):适用于 PC 机(个人计算机)上通用的压缩纹理格式;
        CRN_DXT5(PC设备):适用于 PC 机(个人计算机)上通用的压缩纹理格式;
        PVRTC(iOS系列设备):适用于苹果 iOS 设备上通用的压缩纹理格式;
        ETC(Android系列设备):适用于 Android 设备上通用的压缩纹理格式;
        纹理设置: 多重纹理和单重纹理;
        线程数:默认为4;
        金字塔剖分类型:设置缓存切片创建树型金字塔的剖分类型,应用程序提供了四叉树和八叉树两种方式;
        过滤阈值:用于设置过滤粗糙层子对象的参数,默认为2,单位为像素;
        对象字段ID:用于设置唯一标识ID的字段,通过下拉箭头进行选择;
        文件类型:文件类型为S3MB数据格式;
        顶点权重模式:提供无、数据集字段、三角形最短边和原始特征值四种方式;
        顶点优化方式:只有当顶点权重模式为无时,可以设置顶点优化方式;
        特征值:只有选择数据集字段作为顶点权重模式时,该选项可用;
        纹理共用、带法线、带线框、重复贴图打组、实例化:默认勾选带法线和重复贴图打组;
        瓦片范围:对“缓存范围”区域进行设置;
        LOD层级设置:用于设置缓存的LOD层级数;
        网格简化率:指对应LOD层模型显示的细节按照百分比进行简化;
        生成后, *.scp 为缓存配置文件,indexData.dat 为缓存索引文件;
    注意事项
        瓦片边长决定了缓存根节点数量:边长越大,根节点越少;相反,边长越小,根节点越多,生成缓存时间更长。根节点数量过多时,加载模型将在一定程度上变慢。
        LOD层级数对模型显示时的切换平滑效果有影响;

打开 iServer 服务场景
    打开 iServer 服务场景 命令,用来打开一个通过 iServer 服务发布的场景;
    右击工作空间管理器中的场景集合结点,在弹出的右键菜单中选择“打开 iServer 服务场景”命令;打开 iServer 服务场景 对话框,在对话框中输入要打开的 iServer 服务场景的信息,单击“确定”按钮,即可打开 iServer 服务场景;
    服务地址:输入该场景发布的服务地址;
    场景名称:输入 iServer 发布的服务场景的名称,该场景名称必须与发布场景时的名称一致;
    当请求打开场景服务,其 URL(即 iServer 服务地址)为:
        http://服务地址:端口号/iserver/services/realspace-工作空间名称/rest/realspace,

超图三维数据处理学习摘要1相关推荐

  1. 超图三维服务学习摘要1

    数据集的发布 数据集或者 WMS.WFS.KML/KMZ 等标准格式的数据加载到三维场景并发布的过程基本一致:以影像数据 beijing.sit 为例: 第一步,导入数据集.     在 SuperM ...

  2. 【神经网络与深度学习摘要】第1章 绪论

    [神经网络与深度学习摘要]第1章 绪论 文章目录 [神经网络与深度学习摘要]第1章 绪论 1.人工智能 1.1 图灵测试 1.2 人工智能的主要领域 1.3人工智能的发展历史 1.4 人工智能的流派 ...

  3. 超图三维管线常见问题

    ##一.概述 地下管线.管网是城市的重要基础设施,而三维地下管线是二维地下管线的升华.在超图软件平台,可对采集所获得的管线信息进行加工处理,将二维数据构建为三维网络数据集,再进行符号化建模处理,快速构 ...

  4. (15)点云数据处理学习——单目深度估计获得RGBD图再重建点云

    1.主要参考 (1)大佬视频 Create Your Own Point Clouds from Depth Maps - Point Cloud Processing in Open3D_哔哩哔哩_ ...

  5. excel分类_Excel数据处理学习(七)使用分类汇总

    端午节快乐 今天端午节呀,所以更新的有点晚-这个系列的日更只会迟到,但不会缺席! 来看看分类汇总和定位工具的应用以及创建组工具吧- 01 先来看看数据源,会发现使用的数据源就是我们第一节讲的数据透视表 ...

  6. JUnit学习摘要+入门实例 (junit4)

    http://www.cnblogs.com/xwdreamer/archive/2012/03/29/2423136.html 1.学习摘要 看<重构-改善既有代码的设计>这本书的时候, ...

  7. 计算机视觉方向简介 | 三维深度学习中的目标分类与语义分割

    三维数据的表示方法 ●  point cloud:点云,也就是三维坐标系统中点的集合,这些点通常以x,y,z坐标来表示,并且一般用来表示物体的外表形状.当然,除了最基本的位置信息以外,也可以在点云中加 ...

  8. Java 3D编程实践_Java 3D编程实践——网络上的三维动画[学习笔记]

    评论 # re: Java 3D编程实践--网络上的三维动画[学习笔记] 2006-08-24 23:41 gy # re: Java 3D编程实践--网络上的三维动画[学习笔记] 2007-03-2 ...

  9. RTSP数据的无插件播放与超图三维iClient3D的视频投射

    从RTSP视频流到Web端再到超图三维 一.转发 rtsp直播视频流到web页面播放 1.1 RTSP视频流数据 1.2 streamedian:将rtsp转为ws到web端播放 1.3 异机部署St ...

最新文章

  1. 玩转Linux:常用命令实例指南
  2. 大话PM|产品设计中常被忽视的业务异常
  3. 【云上创新】阿里云视频云分享全场景音视频服务背后的场景探索与技术实践
  4. 反编译,修改jar文件
  5. 【光学】基于matlab GUI干涉衍射仿真【含Matlab源码 1723期】
  6. ADAMS学习视频强力推荐--《Adams/ view从入门到提高》ftc正青春制作
  7. OracleJDK 17真的香?
  8. $().ajaxSubmit is not a function解决方案
  9. mapbox-gl绘制经纬网格(Graticule)
  10. K8s完整多节点部署(二)
  11. Qt moc: Too many input files specified
  12. Python4.定义类及使用类,类的继承,抽象方法多态
  13. XML技术在电子病历中的应用
  14. COSCon'22 开源商业论坛 | 刘天栋:从社区参与到开源商业化
  15. 到底还要学什么才能成为2020年前端架构师!?(用图说话)
  16. 【转】购买智能手机必须要知道的一些知识(cortex A8/A9/A5/A15 智能手机名称整理)...
  17. plink源码_putty源码阅读----plink
  18. 抖音霸屏系统软件 /抖音超级爆店码/抖音霸屏系统源码
  19. 教育大国芬兰儿童编程作家讲述“编程思维”
  20. 未来不带任何东西就能支付 欧洲已采用指纹支付

热门文章

  1. DLL基础——Windows核心编程学习手札之十九
  2. python excel合并_Python把多个Excel合并成一个Excel
  3. 优化SQL步骤—— explain分析执行计划 (explain 之 id)
  4. Mysql 索引 总结 —— 概述 || 索引优势劣势|| 索引结构(索引是在MySQL的存储引擎层中实现的)|| BTREE 结构||B+TREE 结构||MySQL中的B+Tree||索引分类
  5. do……while 循环
  6. java throw抛出异常
  7. Python 技术篇-index()字符串倒叙匹配获取索引,字符串切片反向输出,逆向输出字符串
  8. Word 技术篇-段落的前后间距单位磅改为行,行改为磅
  9. CTFshow 信息收集 web17
  10. [YTU]_2907(类重载实现矩阵加法)