文件名称：libght:用于存储和访问多维点云的 GeoHashTree 库
文件大小：76KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-16 18:12:44
C
点云数据的 GeoHashTree 一种文件格式和库，用于存储和快速访问点云数据，尤其是激光雷达数据。 GeoHashTree 将点组织成树状结构以实现快速空间访问。 树结构本身对每个节点的有效位进行编码，因此子节点可以省略它们。 结果是比所有点都以全精度存储时更小的文件。 每个节点包括关于下面子节点的统计信息（例如平均/中值 Z 值），允许快速生成概览。 附加属性在父节点处附加到树，所有子节点共享属性值。 这进一步减少了重复数据存储。 GeoHashTree 文件相对于 LAS 文件的优势在于快速访问和过滤，因为该树在每个节点对有用信息进行编码，以加快对文件中完整点集的搜索。 LASZ 压缩文件可以更小，但在概览、搜索和子设置方面效率较低。 GHT 是一种很好的工作格式，适用于将过滤和查询大量 LIDAR 数据的应用程序。 需要 用于处理模式文档的 用于运行单元测试的 来构建
【文件预览】：
libght-master
----README.rst(2KB)
----src()
--------ght.h(9KB)
--------ght_hash.c(9KB)
--------ght_schema.c(14KB)
--------ght_config.h.in(686B)
--------ght_bytebuffer.h(2KB)
--------ght_stdint.h(27KB)
--------ght_internal.h(18KB)
--------CMakeLists.txt(1KB)
--------ght_stringbuffer.h(3KB)
--------ght_serialize.c(6KB)
--------ght_mem.c(4KB)
--------ght_tree.c(8KB)
--------ght_bytebuffer.c(4KB)
--------ght_node.c(22KB)
--------ght_util.c(4KB)
--------ght_mem.h(946B)
--------ght_stringbuffer.c(9KB)
--------ght_core.h(2KB)
--------ght_attribute.c(10KB)
----doc()
--------ght_structure.rst(0B)
----CMakeLists.txt(4KB)
----.travis.yml(154B)
----tools()
--------las2ght.c(23KB)
--------CMakeLists.txt(832B)
----COPYRIGHT(1KB)
----test()
--------cu_ght_tree.c(5KB)
--------cu_ght_attribute.c(7KB)
--------CMakeLists.txt(710B)
--------cu_ght_schema.c(2KB)
--------cu_tester.h(361B)
--------cu_tester.c(7KB)
--------data()
--------cu_ght_core.c(17KB)
----cmake()
--------cmake_clean.sh(218B)
--------modules()
----.gitignore(265B)
----CODE.rst(2KB)