基于shp数据实现obj模型的切割

在三维仿真的场景中，无人机影像的建模是一种快速可靠的对大场景地形三维重现的方式，但是无人机影像的建模无法对单个场景的属性进行分析，如对单个楼层、居民区进行属性分析查询。在GIS中，我们通过shp数据描述空间信息，这些数据通常以点线面的形式，即概括了地物的空间关系也包含地物的属性信息。通过shp数据和无人机影像建模的结合，可以将大范围三维场景的模型进行分割，使之成为一个个独立的单元并且赋予属性信息，本文通过一个小实验来实现shp面对obj模型中某个单个建筑的分割。

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数据准备

采用网上公开无人机影像数据，通过contextcapture对影像进行建模，生成倾斜摄影数据和obj模型，本文采用obj模型进行切割。

由于模型场景很大，本文采用截取一个单体建筑的方式来对场景进行裁剪，后期需要裁剪所有建筑，则需要迭代计算并优化效率（黑框全选为需要裁剪的建筑）。

shp数据为建筑面数据

算法思路

由于obj模型包含顶点和纹理，而shp数据基本处于二维平面，那么需要考虑顶点落在shp面数据xy平面内的数据，同时，一个面最少由三个顶点构成，如果一个面的部分在shp范围内，部分在范围外，则需要重新分割，生成新的顶点并构建网格。

obj数据的格式

通常简单的obj数据包含顶点信息，纹理信息，面信息，有的obj还包含一个mtl文件
其中常见的obj数据的组成形式为：

• 首行：mtllib *.mtl 表示使用哪个mtl文件,以mtllib开头
• 顶点坐标： v x y z 表示一个顶点的坐标,以v开头
• 纹理坐标: vt u v 表示一个纹理的坐标，以vt开头
• 引用的材质：usemtl * 表示引用mtl文件的哪部分纹理，以usemtl开头
• 面索引：f v_i1/u_i1 v_i2/u_i2 v_i3/u_i3 ，以f开头，分别记录 顶点的序号和纹理的序号，序号从1开始，一个面由三个顶点组成，所以有三个顶点序号和纹理序号

mtl文件的格式

mtl记录了纹理的一些配置信息，主要有：

• newmtl *: 创建一个材质，材质名为*，对应obj中的usemtl *
• ka * * *: 环境颜色
• kd * * *：漫反射颜色
• d *: 透明度
• Ns: *: 高光指数
• illum: * : 光照模型
• map_kd: *.jpg:纹理图片的名称

以上可以得出一个结论，一个mtl可以创建多个材质，那么在obj的面索引前面，可以多次引入材质信息，这个材质信息下面对应的面索引的顶点和纹理坐标，使用该材质。

解析obj数据

实验采用python语言，通过pywavefront库解析obj模型

• materials: 记录了材质信息
• vertices: 一个坐标数组，五个数据一组，前两位表示纹理坐标，后三位表示顶点坐标
• mtllibs: 模型使用的mtl文件名，以数组形式存储
• vertices: 顶点坐标数组
• meshes: 格网列表，表示面数据索引集合

由于每个材质对应了一部分三角格网数据，格网数据对应了相应的顶点和纹理坐标数据，因此在解析数据的时候以材质进行分类，先记录每个材质的相关信息，在根据材质读取对应的顶点坐标和纹理坐标，进行裁剪和划分。

如上所示，首先根据材质读取材质信息，然后检查面的顶点是否在多边形内，如果面的所有顶点都在多边形内，那么只需要保留这个面的顶点和纹理坐标就行；如果面的部分顶点在多边形内，部分不在，则需要进行分割。
由于顶点和纹理信息存储在model_mesh.vertices中，只需要遍历该数据，即可获取对应的顶点坐标和纹理坐标。

进行分割和裁剪面的构建

​ 多边形的构建采用shapely库，由于是对一个shp要素进行裁剪，因此可以直接通过shapely构建一个多边形要素作为该建筑轮廓，实际分割中也可以采取读取shp要素，依次构建的方式。

判断顶点是否在多边形内

检查面的顶点是否都在多边形内，如果都在，则将对应顶点和纹理坐标追加到数组中

如果只有部分顶点在多边形内，则对面进行分割，并将分割的面和纹理追加进数组

面的分割逻辑需要检查每一条边，判断该边是否和多边形有交点，如果有交点，则分别将交点和在多边形内部点追加进数组

由于判断交点和内部点是在xy平面上进行的，因此在计算出交点的同时，需要通过线性插值的方式，计算出该点的Z值以及该点的纹理坐标

在得出分割的点和内部点之后，即可根据这些数据构建新的格网面，此时需要分为两种场景，当内部点只有一个的时候，说明有两个分割点，那么可以构建出一个新的多边形面；当内部点有两个的时候，那么分割点也有两个，那么可以构建出两个格网面

模型的写入

将新的顶点和纹理坐标及面索引重新写入obj同样需要遵守上述的准则，需要写入mtl文件和obj两个文件，同时mtl中所引用的图片得复制到对应的目录下

图片的复制是一个简单的io操作，判断要复制的图片是否存在，然后根据地址进行复制即可