PointCloudExtractor

Sérialise la géométrie d'une entité nuage de point dans un attributs blob et encore le contenu selon un choix de formats nuages de points binaires communs.

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Cas d'utilisation courants

  • Stocker des nuages de points dans des bases de données qui ne supportent pas des types spécifiques de nuages de points mis supportent les blobs.
  • Stockage de la géométrie des nuages de points, en tant que sauvegarde temporaire au sein d'un traitement.

Comment fonctionne-t-il ?

PointCloudExtractor reçoit des entités nuages de points et met en copie la géométrie du nuage de point dans un attribut en tant que blob - Binary  Large OBject.

Le contenu du Blob peut être encodé dans une variété de formats courants de nuages de points. Le nom du format choisi sera également enregistré dans un attribut pour référence lors du décodage.

Il n'y a pas de paramètres dans le Transformer pour contrôler la façon dont le nuage de points est formaté, et l'encodage est effectué sur la base des paramètres par défaut pour le format choisi. Si nécessaire, les paramètres spécifiques au format peuvent être écrasés en définissant les attributs de format sur l'entité du nuage de points, avant d'utiliser le PointCloudExtractor. Consultez la documentation du Writer du format approprié pour obtenir une liste complète des attributs disponibles et des limitations du format.

Quand le nuage de point quitte le Transformer,

Exemples

Notes

  • Lorsque vous écrivez l'attribut Blob du nuage de points dans une base de données, il se peut que vous deviez ajuster le type d'attribut utilisateur de la base de données à un type de données non borné pour éviter la troncature des données. Choisissez un type d'attribut approprié en fonction du format de destination.
  • PointCloudReplacer peut être utilisé pour effectuer l'opération inverse et convertir le bloc encodé en géométrie originale du nuage de points.
  • Pour effectuer une opération similaire sur des données vectorielles, utilisez le Transformer GeometryExtractor. Pour les données raster, utilisez RasterExtractor.
  • Pour supprimer la géométrie originale après avoir utilisé PointCloudExtractor (en ne laissant que la version d'attribut Blob), utilisez GeometryRemover.
  • AttributeFileWriter peut être utilisé pour écrire le l'attribut Blob du nuage de points directement dans un fichier.

Choisir un Transformer Nuages de points

FME possède une gamme de Transformers spécialisés dans le traitement de données nuages de points.

Pour plus d'informations sur les propriétés et géométrie des nuages de points, vois Nuages de points (IFMEPointCloud).

Configuration

Ports d'entrée

Ports de sortie

Paramètres

Éditer les paramètres des Transformers

À l'aide d'un ensemble d'options de menu, les paramètres du Transformer peuvent être attribués en faisant référence à d'autres éléments de traitement. Des fonctions plus avancées, telles qu'un éditeur avancé et un éditeur arithmétique, sont également disponibles dans certains Transformers. Pour accéder à un menu de ces options, cliquez sur à côté du paramètre applicable. Pour plus d'informations, voir Options de menus et paramètres de Transformer.

Définir les valeurs

Il existe plusieurs façons de définir une valeur à utiliser dans un Transformer. La plus simple est de simplement taper une valeur ou une chaîne de caractères, qui peut inclure des fonctions de différents types comme des références d'attributs, des fonctions mathématiques et de chaînes de caractères, et des paramètres de traitement. Il existe un certain nombre d'outils et de raccourcis qui peuvent aider à construire des valeurs, généralement disponibles dans le menu contextuel déroulant adjacent au champ de valeur.

Options - Tables

Les Transformers avec des paramètres de style table possèdent des outils additionnels pour remplir et manipuler des valeurs.

Références

Comportement

Basé sur des entités

Stockage des entités

Non

Dépendances Aucun
Alias  
Historique  

FME Community

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Les exemples peuvent contenir des informations sous licence Open Government - Vancouver et/ou Open Government - Canada.

Mots clefs : points, nuages de points, sonar LIDAR