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。
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。
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);
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。
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！
该回答引用于gpt与自己的思路
针对您的问题，我可以给出一些思路和建议，但是需要注意的是，这个问题的解决方案可能还需要根据具体情况进行一些定制化的调整和优化。
四叉树的实现需要将地图区域划分为不同的矩形块，并为每个矩形块分配一个唯一的ID。在实际操作中，可以使用二进制编码来表示每个矩形块的位置和大小。例如，对于一个区域，可以使用如下方式定义一个四叉树：
class QuadtreeNode {
public:
// 构造函数
QuadtreeNode(double x, double y, double size, int level);
// 插入子节点
void insertChild(int index);
private:
double m_x; // 矩形左上角x坐标
double m_y; // 矩形左上角y坐标
double m_size; // 矩形边长
int m_level; // 当前节点层数
int m_index; // 当前节点在四叉树中的编号
QuadtreeNode* m_children[4]; // 子节点指针数组
};
在实际应用中，需要根据当前观察位置和视场范围来动态选择节点。在osg中，可以使用LOD（Level of detail）节点来实现不同精细度模型的切换。每个LOD节点都包含多个子节点，每个子节点对应一个模型，当摄像机距离某个LOD节点达到一定阈值时，会自动切换到下一个级别的子节点。
osg::ref_ptr<osg::Group> createQuadtree(int depth)
{
osg::ref_ptr<osg::Group> root = new osg::Group;
// 创建四叉树节点
QuadtreeNode* node = new QuadtreeNode(0, 0, 1 << depth, 0);
std::vector<QuadtreeNode*> leafNodes;
getLeafNodes(node, leafNodes);
for (int i = 0; i < leafNodes.size(); ++i) {
osg::ref_ptr<osg::LOD> lod = new osg::LOD;
// 加载当前节点对应的OSGB模型
osg::ref_ptr<osg::Node> model = loadModel(leafNodes[i]->getIndex());
lod->addChild(model, 0, FLT_MAX);
// 加载当前节点的父节点对应的OSGB模型
if (leafNodes[i]->getParent()) {
osg::ref_ptr<osg::Node> parentModel = loadModel(leafNodes[i]->getParent()->getIndex());
lod->addChild(parentModel, FLT_MAX, 0);
}
root->addChild(lod);
}
return root;
}
其中，getLeafNodes函数用于获取所有叶子节点，并为每个叶子节点分配一个唯一的ID。loadModel函数用于加载指定ID对应的OSGB模型。
为了提高渲染效率，可以将相邻的节点合并为一个更大的节点。在osg中，可以使用Group节点来实现节点的合并。例如，可以将一组大小相同、分辨率相近的叶子节点合并为一个父节点，并创建一个Group节点来管理这些子节点。同时，在父节点中也需要添加用于显示不同精细度模型的LOD节点。
osg::ref_ptr<osg::Group> mergeNodes(std::vector<QuadtreeNode*> nodes)
{
osg::ref_ptr<osg::Group> group = new osg::Group;
// 加载当前节点对应的OSGB模型
osg::ref_ptr<osg::Node> model = loadModel(nodes[0]->getIndex());
group->addChild(model);
// 合并叶子节点
for (int i = 1; i < nodes.size(); ++i) {
osg::ref_ptr<osg::Node> childModel = loadModel(nodes[i]->getIndex());
group->addChild(childModel);
}
// 添加LOD节点
osg::ref_ptr<osg::LOD> lod = new osg::LOD;
for (int i = 0; i < nodes.size(); ++i) {
osg::ref_ptr<osg::Node> childModel = loadModel(nodes[i]->getIndex());
lod->addChild(childModel, 0, nodes[0]->getSize() / nodes[i]->getSize());
}
group->addChild(lod);
return group;
}
为了控制节点数量，需要动态调整每个节点包含的子节点数目。在实际操作中，可以根据当前观察位置和视场范围来计算每个节点的可见性和重要性，从而决定是否需要分裂或合并节点。例如，当摄像机靠近某个节点时，可以检查该节点是否已经超出了视场范围，如果是，则将该节点分裂为四个子节点；当摄像机远离某个节点时，可以检查该节点的所有子节点是否都已经被隐藏，如果是，则将该节点与其相邻节点合并。具体实现方式可能需要根据实际情况进行调整。
void updateQuadtree(QuadtreeNode* node, const osg::Vec3& eyePos, float distanceThreshold)
{
float distance = (osg::Vec2(node->getX(), node->getY()) - osg::Vec2(eyePos.x(), eyePos.y())).length();
if (node->getLevel() >= MAX_LEVEL || distance > distanceThreshold) {
return;
}
bool isVisible = true;
bool hasChildren = false;
for (int i = 0; i < 4; ++i) {
QuadtreeNode* child = node->getChild(i);
if (child) {
hasChildren = true;
updateQuadtree(child, eyePos, distanceThreshold);
isVisible &= child->isVisible();
}
}
if (!hasChildren) {
// 叶子节点
node->setVisible(distance < node->getSize() * 0.5);
} else {
// 父节点
if (isVisible) {
if (!node->isDivided()) {
node->divide();
}
} else {
if (node->isDivided()) {
node->merge();
}
}
}
}
其中，divide函数用于将当前节点分裂为四个子节点，merge函数用于将当前节点与其相邻节点合并。
以上是一些初步的思路和建议，希望能够帮助您解决问题。需要注意的是，由于涉及到很多细节和优化，具体实现可能还需要根据实际情况进行调整和改进。
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
针对这个问题，我们可以提供一些思路和建议，但是由于涉及到大量的实现细节和具体的数据情况，需要你自己进一步研究和调整。
1.实现四叉树
四叉树是一种常见的空间分割数据结构，可以对地理信息数据进行快速的索引和查询。在这里，我们可以将地图数据分成若干个矩形块，并对每个矩形块进行四叉树的构建。一般而言，四叉树的节点包含如下信息：
可以通过递归的方式构建四叉树，从而实现地图数据的划分和索引。具体实现可以参考一些开源的四叉树库，如Boost.Geometry等。
2.节点分配
在加载地图数据时，可以根据当前视点的位置和范围，动态地分配四叉树节点。一般而言，当视点接近某个节点时，就需要将该节点的子节点进行加载和合并，以实现更高分辨率的地图呈现。具体的节点分配算法可以根据实际情况来确定，一般常用的算法包括：
3.LOD时节点的选取
在进行LOD时，需要选取当前范围内最合适的节点进行显示。一般而言，可以采用以下几种方式：
可以在节点中添加一些属性，如最大分辨率、最小分辨率等，用来指导节点的LOD显示。同时，还可以采用一些加速技术，如Occlusion Culling、Level of Detail等，来优化地图数据的呈现效果。
总的来说，对于大规模倾斜摄影数据的加载、生成和浏览，需要结合多种技术手段，包括数据分块、四叉树、LOD、纹理压缩、多线程等。下面简单介绍一下这些技术手段的应用：
数据分块：将原始数据分成若干块，每块数据大小适中，可分别加载和卸载，以降低内存占用和加速数据读取。数据块的大小需要根据硬件性能和数据密度进行调整，通常是以正方形或矩形网格为单位进行分块，每块大小在几十到几百兆之间。
四叉树：利用四叉树对数据进行层次划分，将数据分为多个层级，每个层级对应一个不同的精度。具体实现可以通过递归算法，将原始数据块分成四个子块，每个子块再分成四个子块，直到达到最低精度为止。通过四叉树可以方便地对数据进行索引和查询。
LOD：利用LOD技术，实现在不同距离或像素范围内，加载不同精度的数据。在渲染时，根据相机距离和角度等参数，动态选择最合适的数据层级，以达到流畅浏览的效果。LOD的实现可以使用osg中的PagedLOD或者手动实现。
纹理压缩：对于纹理数据，可采用压缩算法进行压缩，以降低纹理数据的大小，减少内存占用和加速数据读取。常用的纹理压缩算法包括DXT和PVRTC等。
多线程：在数据加载和渲染过程中，可以采用多线程技术，以提高效率和减少卡顿。具体实现可以使用C++11中的std::thread或者osg中的osg::OperationThread等。
综上所述，针对大规模倾斜摄影数据的加载、生成和浏览，需要结合多种技术手段进行优化，以达到流畅的效果。具体实现可参考开源GIS软件或者游戏引擎中的实现，如osgEarth、Cesium等。
以下是一个简单的四叉树实现，包括节点的分配和LOD时节点的选取：
#include <osg/Geode>
#include <osg/Geometry>
#include <osg/LOD>
#include <osg/NodeCallback>
#include <osg/PositionAttitudeTransform>
#include <osg/TriangleFunctor>
#include <osgUtil/TriangleFunctor>
// Quadtree node structure
struct QuadTreeNode
{
osg::ref_ptr<osg::Geode> geode; // Geode containing the node's geometry
osg::Vec3d center; // Center of the node
double halfWidth; // Half-width of the node
QuadTreeNode* children[4]; // Four child nodes
};
// Quadtree class
class QuadTree
{
public:
// Constructor
QuadTree(osg::Vec3d center, double halfWidth, int depth = 0)
{
_center = center;
_halfWidth = halfWidth;
_depth = depth;
_geode = NULL;
for (int i = 0; i < 4; i++)
_children[i] = NULL;
}
// Destructor
~QuadTree()
{
if (_geode)
_geode->unref();
for (int i = 0; i < 4; i++)
if (_children[i])
delete _children[i];
}
// Build the quadtree
void build()
{
if (_depth == MAX_DEPTH)
return;
// Create child nodes
for (int i = 0; i < 4; i++)
{
osg::Vec3d childCenter = _center;
childCenter.x() += ((i & 1) ? 1 : -1) * _halfWidth / 2.0;
childCenter.y() += ((i & 2) ? 1 : -1) * _halfWidth / 2.0;
_children[i] = new QuadTree(childCenter, _halfWidth / 2.0, _depth + 1);
_children[i]->build();
}
}
// Add geometry to the quadtree
void addGeometry(osg::Geometry* geom)
{
if (!geom)
return;
// Check if the geometry intersects with the node
osg::Vec3d minBound, maxBound;
geom->getBoundingBox().getBounds(minBound, maxBound);
if (minBound.x() > _center.x() + _halfWidth || maxBound.x() < _center.x() - _halfWidth ||
minBound.y() > _center.y() + _halfWidth || maxBound.y() < _center.y() - _halfWidth)
{
return;
}
// If the node is a leaf node, add the geometry to its geode
if (_depth == MAX_DEPTH)
{
if (!_geode)
_geode = new osg::Geode();
_geode->addDrawable(geom);
geom->ref();
return;
}
// Otherwise, add the geometry to the child nodes
for (int i = 0; i < 4; i++)
_children[i]->addGeometry(geom);
}
// Get the quadtree node that contains a point
QuadTreeNode* getNodeContainingPoint(osg::Vec3d point)
{
if (point.x() < _center.x() - _halfWidth || point.x() > _center.x() + _halfWidth ||
point.y() < _center.x() - _halfHeight || point.y() > _center.y() + _halfHeight) {
return nullptr; // point is outside of the node's bounds
}
if (_children[0] == nullptr) {
// This node is a leaf node, return it
return this;
} else {
// Recurse into the appropriate child node
int childIndex = getChildIndexContainingPoint(point);
if (childIndex < 0) {
return nullptr; // point is on a boundary between children
} else {
return _children[childIndex]->getNodeContainingPoint(point);
}
}
}
// Get the index of the child node that contains a point, or -1 if the point is on a boundary
int getChildIndexContainingPoint(osg::Vec3d point)
{
int childIndex = -1;
if (point.x() < _center.x()) {
// point is in left half of node
if (point.y() < _center.y()) {
// point is in bottom-left quadrant
childIndex = 0;
} else {
// point is in top-left quadrant
childIndex = 2;
}
} else {
// point is in right half of node
if (point.y() < _center.y()) {
// point is in bottom-right quadrant
childIndex = 1;
} else {
// point is in top-right quadrant
childIndex = 3;
}
}
return childIndex;
}
在这里，QuadTreeNode是四叉树的节点类，它包含了该节点的边界和子节点数组 _children。getNodeContainingPoint方法递归地搜索包含给定点的最小的节点，并在找到叶节点时返回该节点。getChildIndexContainingPoint方法根据给定点的位置计算该点在哪个子节点中，如果该点在节点的边界上，则返回 -1。
·
这是一个基本的四叉树实现，但是可以根据具体需求进行修改和扩展。在实现完四叉树后，可以使用osg的PagedLOD节点和LOD节点来实现节点的分层加载和细节级别控制。具体实现可以参考OSG官方文档。
参考GPT和自己的思路，首先，你需要将生成的131072小块分别保存为OSGB格式的模型文件。这可以使用OSG提供的osgDB库中的函数进行实现。例如，可以使用以下代码将一个场景保存为OSGB格式的模型文件：
osg::ref_ptr<osg::Node> scene = // 生成场景
osgDB::writeNodeFile(*scene, "scene.osgb", new osgDB::Options("Compressor=zlib"));
这里使用了Zlib压缩算法来减小模型文件的大小，从而提高加载速度。
接下来，你需要在程序中加载和显示这些模型。这可以使用OSG中的PagedLOD节点来实现。PagedLOD节点可以根据距离和视角等级来动态加载和卸载不同的子节点。你可以将每个小块的模型保存为一个单独的osg::Node对象，并将它们作为PagedLOD节点的子节点添加到场景中。例如，可以使用以下代码将一个PagedLOD节点添加到场景中：
osg::ref_ptr<osg::PagedLOD> pagedLOD = new osg::PagedLOD;
// 设置LOD节点的各级子节点
pagedLOD->setRangeMode(osg::LOD::PIXEL_SIZE_ON_SCREEN);
pagedLOD->setCenterMode(osg::LOD::USE_BOUNDING_SPHERE_CENTER);
pagedLOD->setRadius(1000.0f); // 设置LOD节点的半径
pagedLOD->addChild(osgDB::readNodeFile("block_0.osgb"));
pagedLOD->addChild(osgDB::readNodeFile("block_1.osgb"));
pagedLOD->addChild(osgDB::readNodeFile("block_2.osgb"));
// ...
scene->addChild(pagedLOD);
这里使用了PIXEL_SIZE_ON_SCREEN模式来根据像素大小来控制子节点的显示范围，使得离观察者较远的子节点不会被加载和显示。同时，使用USE_BOUNDING_SPHERE_CENTER模式来根据子节点的包围盒中心点来计算LOD节点的半径。
最后，你可以使用OSG中提供的交互控件（如TrackballManipulator、KeyboardManipulator等）来实现用户与场景的交互。例如，可以使用以下代码添加TrackballManipulator控件：
osg::ref_ptr<osgGA::TrackballManipulator> manipulator = new osgGA::TrackballManipulator;
viewer->setCameraManipulator(manipulator);
这样，用户就可以通过鼠标拖拽来旋转和缩放场景了。
以上是一个简单的实现思路和代码片段，具体的实现细节还需要根据你的需求进行调整和完善。
每次只加载一部分，不要把所有节点都加载，只加载可视范围内的。
针对您的问题，我可以提供一些实现细节和思路。
1.四叉树的实现：
在实现四叉树时，您需要考虑每个节点的范围和深度。首先，将整个区域划分成一个根节点，然后逐步将每个节点分割为四个子节点，直到达到所需深度或该节点的范围内不再有数据。您可以使用递归算法来实现这个过程。在每个节点中，您需要存储节点的范围、深度以及指向其四个子节点的指针。
2.节点分配：
在创建每个节点时，您需要决定哪些数据应该存储在该节点中。您可以通过比较每个节点的范围与数据块的位置来确定哪个节点包含数据块。如果数据块与节点相交，则将其添加到该节点中。您可以使用STL的vector或其他容器来存储每个节点的数据块。
3.LOD时节点的选取：
当摄像机向前移动并渐远时，您需要选择不同级别的节点来显示不同程度的详细信息。您可以使用osg::PagedLOD节点将高分辨率节点和低分辨率节点结合在一起。这样，当摄像机接近某个节点时，您可以将该节点替换为其更详细的子节点，并在远离该节点时用其父节点代替。
4.浏览大规模倾斜摄影OSGB数据：
为了流畅地加载和浏览大规模倾斜摄影OSGB数据，您需要考虑以下几点：
数据预处理：您可以将原始数据分块并生成最高分辨率的OSGB模型，使其更易于加载和浏览。
资源管理：您需要对内存和硬盘空间进行有效管理，以避免过多的资源占用。
异步加载：您可以使用异步加载技术，在后台加载数据，使用户能够无缝地浏览数据。
缓存机制：您可以使用缓存机制来减少加载时间，避免重复加载数据。
同时，您还需要使用一些性能优化技巧，例如视锥剔除、LOD、批处理等，以确保流畅的浏览体验。
希望这些细节和思路对您有所帮助。