i3dm,即 Instanced 3D Model
,实例三维模型的意思。
诸如树木、路灯、路边的垃圾桶、长椅等具有明显 重复 特征的数据。这类数据用得较少(笑,现在都喜欢搞BIM、倾斜摄影、精模、白模等)
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瓦片文件二进制布局(文件结构)
与 b3dm 一致,文件头多了个属性。
1. 文件头:32byte
i3dm的文件头有8个属性,前7个与b3dm是一样的。
属性的官方名称 | 字节长 | 类型 | 含义 |
---|---|---|---|
magic |
4 | string(或char[4]) | 该瓦片文件的类型,在i3dm中是 "i3dm" |
version |
4 | uint32 | 该瓦片的版本,目前限定是 1. |
byteLength |
4 | uint32 | 该瓦片文件的文件大小,单位:byte |
featureTableJSONByteLength |
4 | uint32 | 要素表的JSON文本(二进制形式)长度 |
featureTableBinaryByteLength |
4 | uint32 | 要素表的二进制数据长度 |
batchTableJSONByteLength |
4 | uint32 | 批量表的JSON文本(二进制形式)长度 |
batchTableBinaryByteLength |
4 | uint32 | 批量表的二进制数据长度 |
gltfFormat |
4 | uint32 | gltf在i3dm瓦片中存在的形式 |
其中,前7个和b3dm意义一样,不做解释。
第8个,gltfFormat
只有两个值:0和1.
0,则位于 i3dm 瓦片文件最后的 gltf 内容是一个 uri,指向gltf的数据内容(可能是Base64 DataURL,也可能是其他地方的地址,笔者没见过...)
1,则位于 i3dm 瓦片文件最后的 gltf 内容是 二进制的 glb,大多数情况见的是这个。
默认情况,gltf 是 y 轴朝上,3dTiles 是z轴朝上,需要坐标转换。
2. 要素表
在上篇,有介绍到要素表存在 全局属性 和 要素属性。在 i3dm 中,这对概念就能得到很好的解释。
① 要素表的全局属性
属性名 | 数据类型 | 描述 | 是否必须 |
---|---|---|---|
INSTANCES_LENGTH | uint32 | instance的个数 | 是 |
RTC_CENTER | float32[3] | 如果坐标是相对坐标,那么相对中心由此属性给出 | 否 |
QUANTIZED_VOLUME_OFFSET | float32[3] | 量化空间范围体的偏移量 | 否,与要素属性中的POSITION_QUANTIZED 共存亡 |
QUANTIZED_VOLUME_SCALE | float32[3] | 量化空间范围体的缩放比例 | 否,与要素属性中的POSITION_QUANTIZED 共存亡 |
EAST_NORTH_UP | boolean | 如果这个属性值是true,而且每个实例的方向没有定义,那么每个实例将默认指向WGS84椭球的正东、正北方向。 | 否 |
第一第二个能与 b3dm 中的 BATCH_LENGTH
和 RTC_CENTER
类比来理解,就不解释了。
最后一个属性指示当前 i3dm 瓦片的坐标轴朝向。
下列要着重介绍这个所谓的 QUANTIZED_VOLUME
,即 量化空间范围体。
量化空间范围体
这个词“量化空间范围体”是我自己意译的。
每个瓦片,都有它自己的空间范围,为了节约数据占用,可以使用相对坐标来记录每个 instance 的位置,也即记录全局属性中的 RTC_CENTER
属性。
但是,即便用了相对坐标,instance 的坐标值仍然是 FLOAT
类型,占 4字节。
假设,存在一个矩形空间,它的左下角点的坐标是 (x, y, z)
,将矩形空间按 \(2^{16}\) 等分其 x、y、z 三个方向,定义矩形空间的三条边长对应瓦片本身的坐标空间的缩放比例为 (ScaleX, ScaleY, ScaleZ)
,如下图所示:
这样,被细分出来的每一个 “小矩形”,都有它自己在这个矩形空间的量化坐标,因为 x、y、z 三个方向被分割成了 \(2^{16}\) 块,我们可以使用 uint16
类型的数值来记录坐标,这样每个数字只占了 16bit,也即 2byte,比 FLOAT
的4byte 小了一倍,对于顶点数据的压缩十分具有价值。
那么,如何将 (16464, 2172, 63312)
这个量化的坐标映射回瓦片原本的坐标呢?参考公式:
\(\vec{Position} = Scale * \displaystyle\frac{\vec{PositionQuantized}}{65535} + \vec{Offset}\)
即量化坐标 PositionQuantized
各个坐标分量乘上缩放因子( Scale / 65535
),然后加偏移坐标即可。
三个方向的缩放因子 QUANTIZED_VOLUME_SCALE:float[3]
和 偏移量 QUANTIZED_VOLUME_OFFSET:float[3]
作为全局属性写在要素表JSON中。
如果这两个全局属性未定义,则 逐要素属性中的 POSITION_QUANTIZED
这个量化坐标也不会存在,即使用原有的 float 类型坐标记法。
需要注意的是,量化坐标和普通坐标只能二选一,如果都不存在,那么这个 i3dm 瓦片就不会被渲染。
看到这,是否能理解“要素表的全局属性是对于整个瓦片文件而言”这句话了呢?
② 要素表的(逐)要素属性
属性名称 | 数据类型 | 描述 | 是否必须 |
---|---|---|---|
POSITION | float32[3] | 模型实例的坐标 | 是,与POSITION_QUANTIZED二选一 |
POSITION_QUANTIZED | uint16[3] | 量化空间范围体内的模型实例坐标 | 是,与POSITION二选一 |
NORMAL_UP | float32[3] | 模型上方向向量 | 否,与NORMAL_RIGHT共存亡 |
NORMAL_RIGHT | float32[3] | 模型右方向向量,必须与up 向量正交 |
否,与NORMAL_UP共存亡 |
NORMAL_UP_OCT32P | uint16[2] | 模型上方向向量,32位精度八进制编码 | 否,与NORMAL_RIGHT_OCT32P共存亡 |
NORMAL_RIGHT_OCT32P | uint16[2] | 模型右方向向量,必须与up 向量正交,32位精度8进制编码 |
否,与NORMAL_UP_OCT32P共存亡 |
SCALE | float32 | 该 instance 对于 gltf 的缩放比例 | 否 |
SCALE_NON_UNIFORM | float32[3] | 该 instance 在三个方向上的缩放比例 | 否 |
BATCH_ID | uin8/uint16(默认)/uint32 | 用于在批量表里检索数据用的batchId | 否 |
当 i3dm 瓦片中逐个 instance 的POSITION
被定义时,量化坐标 POSITION_QUANTIZED
就不应存在,反之亦然。
接下来四个方向向量属性(法线)NORMAL_UP
、NORMAL_RIGHT
和 NORMAL_UP_OCT32P
、NORMAL_RIGHT_OCT32P
也是一对反依赖的逐要素属性。
SCALE
属性定义了当前要素(instance或实例)对使用的 gltf 模型的缩放比例。
SCALE_NON_UNIFORM
属性与 SCALE
属性差不多,只不过是在三个方向上分别不同的缩放比例。
BATCH_ID
,是当前要素(instance或实例)的 id 号,将 要素 与 批量表中的属性 二者联系起来。
个人觉得,应该叫
INSTANCE_ID
更合适一些?
默认方向
如果不给定要素属性中与方向有关的向量时,每个实例的朝向有一个默认值:在WGS84椭球上,上方向指向正北,右方向指向正东。
③ 要素表的JSON
上述所有属性全部会记录在要素表的 JSON 中,对于 全局属性,其值记录在 JSON 中,对于其要素属性,因为要素(即instance)很多的时候写在JSON中体积会变大,所以使用 JSON引用要素表二进制数据体 的形式。
下列是一个要素表的JSON:
{
INSTANCES_LENGTH : 4, // 有4个实例
POSITION : {
byteOffset : 0 // POSITION的值从ftBinary的第0字节起开始计算
}
}
读者不妨回顾上一篇,b3dm的要素表JSON,并未出现有对要素表体引用的属性,在这里出现了:POSITION
,它从要素表体的第 0 个字节开始记录数据。
而 POSITION
这个逐要素(实例、instance)属性的定义,早已在上文提及,即三个 FLOAT
类型数字为一组,一共 INSTANCES_LENGTH
组的数据,记录在要素表体。这是 instance 坐标数据,写在 JSON 中虽然没问题,但是会造成空间浪费,以二进制形式记录会比较划算。
④ 要素表体
要素表JSON中引用的二进制数据均顺次记录在此。
3. 批量表
批量表与 b3dm 的一致,均为 JSON 记录属性元数据,批量表体记录属性具体数据。此处不再举例。
4. 要素举例说明
此部分参考官方文档。
① 仅有 POSITION
的 i3dm 瓦片
var featureTableJSON = {
INSTANCES_LENGTH : 4, // 有4个实例
POSITION : {
byteOffset : 0 // POSITION的值从ftBinary的第0字节起开始计算
}
};
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);
使用 JavaScript 语言记录了 要素表JSON,以及要素表二进制数据(以ES6 TypedArray 形式)。
② 使用量化位置与八进制方向向量
var featureTableJSON = {
INSTANCES_LENGTH : 4, // 有4个实例
QUANTIZED_VOLUME_OFFSET : [-250.0, 0.0, -250.0],
QUANTIZED_VOLUME_SCALE : [500.0, 0.0, 500.0],
POSITION_QUANTIZED : {
byteOffset : 0
},
NORMAL_UP_OCT32P : {
byteOffset : 24
},
NORMAL_RIGHT_OCT32P : {
byteOffset : 40
}
};
var positionQuantizedBinary = new Buffer(new Uint16Array([
0, 0, 0,
65535, 0, 0,
0, 0, 65535,
65535, 0, 65535
]).buffer);
var normalUpOct32PBinary = new Buffer(new Uint16Array([
32768, 65535,
32768, 65535,
32768, 65535,
32768, 65535
]).buffer);
var normalRightOct32PBinary = new Buffer(new Uint16Array([
65535, 32768,
65535, 32768,
65535, 32768,
65535, 32768
]).buffer);
var featureTableBinary = Buffer.concat([positionQuantizedBinary, normalUpOct32PBinary, normalRightOct32PBinary]);
规定了全局属性 QUANTIZED_VOLUME_OFFSET
和 QUANTIZED_VOLUME_SCALE
,规定了量化坐标 POSITION_QUANTIZED
、八进制上方向和右方向向量NORMAL_UP_OCT32P
、NORMAL_RIGHT_OCT32P
在要素表体中的起始偏移值。
于是,使用三个 TypedArray
构造的 Buffer
对象,再拼接在一起,即要素表体 featureTableBinary
。
5. 字节对齐与编码端序
与b3dm里写的一致,可以回看:https://www.cnblogs.com/onsummer/p/13252896.html
6. 扩展(extensions)和额外信息(extras)
同样,这部分内容与b3dm篇章内介绍的一致,会在后续文章内介绍。