class COctree(): def __init__(self,node=[],level=0) -> None: self.node = node.copy() self.level=level

COctree 是一个类，用于表示八叉树。它有两个属性：node 和 level。node 是一个用于存储节点的列表，level 是表示当前节点所在的层级。在初始化方法 __init__ 中，它接受两个参数：node 和 level。node 默认为空列表，level 默认为 0。在初始化方法中，它使用 node.copy() 方法来复制传入的 node 列表，并将复制后的列表赋值给 self.node 属性，然后将 level 赋值给 self.level 属性。

相关问题

class COctree(object): def __init__(self): self.vector = lib.new_vector() self.code = None def __del__(self): lib.delete_vector(self.vector) def __len__(self): return lib.vector_size(self.vector) def __getitem__(self, i): L = self.__len__() if i>=L or i<-L: raise IndexError('Vector index out of range') if i<0: i += L return Level(lib.vector_get(self.vector, c_int(i)),i) def __repr__(self): return '[{}]'.format(', '.join(str(self[i]) for i in range(len(self)))) def push(self, i): lib.vector_push_back(self.vector, c_int(i)) def genOctree(self, p): data = np.ascontiguousarray(p).astype(np.double) data_p = data.ctypes.data_as(c_double_p) self.code = OctCode(lib.genOctreeInterface(self.vector,data_p,data.shape[0]))

这段代码定义了一个名为 COctree 的类，它继承自 object 类。COctree 类具有以下方法和属性：

- __init__(self): 初始化方法，创建了一个名为 vector 的属性，并调用 lib.new_vector() 函数来创建一个新的 vector。
- __del__(self): 析构方法，在实例被销毁时调用 lib.delete_vector() 函数来删除 vector。
- __len__(self): 返回 vector 的大小，调用 lib.vector_size() 函数来获取 vector 的大小。
- __getitem__(self, i): 获取指定索引 i 处的元素，调用 lib.vector_get() 函数来获取指定索引处的元素，并创建一个 Level 对象。
- __repr__(self): 返回 COctree 对象的字符串表示形式，调用 lib.vector_get() 函数来获取所有元素的字符串表示形式，并以逗号分隔。
- push(self, i): 将元素 i 添加到 vector 中，调用 lib.vector_push_back() 函数将元素 i 添加到 vector 的末尾。
- genOctree(self, p): 生成八叉树，接受一个参数 p，将其转换为 double 类型的连续数组 data，并调用 lib.genOctreeInterface() 函数生成八叉树。

整个类的作用是用来处理八叉树数据结构，并提供了一些常用的操作和功能。

def DeOctree(Codes): Codes = np.squeeze(Codes) occupancyCode = np.flip(dec2binAry(Codes,8),axis=1) codeL = occupancyCode.shape[0] # N = np.ones((30),int) codcal = 0 L = 0 while codcal+N[L]<=codeL: L +=1 try: N[L+1] = np.sum(occupancyCode[codcal:codcal+N[L],:]) except: assert 0 codcal = codcal+N[L] Lmax = L Octree = [COctree() for _ in range(Lmax+1)] proot = [np.array([0,0,0])] Octree[0].node = proot codei = 0 for L in range(1,Lmax+1): childNode = [] # the node of next level for currentNode in Octree[L-1].node: # bbox of currentNode code = occupancyCode[codei,:] for bit in np.where(code==1)[0].tolist(): newnode =currentNode+(np.array(dec2bin(bit, count=3))<<(Lmax-L))# bbox of childnode childNode.append(newnode) codei+=1 Octree[L].node = childNode.copy() points = np.array(Octree[Lmax].node) return points

这是一个执行DeOctree操作的函数。DeOctree是从八叉树编码恢复原始数据的过程。

参数Codes是一个包含八叉树编码的数组。

首先，使用np.squeeze函数将Codes的维度压缩，确保只有一个维度。这是为了处理可能存在的单维数组情况。

然后，使用dec2binAry函数将Codes数组转换为8位二进制数组。函数使用np.flip函数沿着axis=1轴翻转二进制数组，以确保正确的顺序。

接下来，获取occupancyCode数组的形状，即编码数量。

然后，创建一个长度为30的全1数组N，作为计数器。

接下来，定义codcal变量并初始化为0，并定义L变量并初始化为0。

然后，使用while循环来计算L的值，直到codcal+N[L]大于codeL。在循环中，首先将L加1，然后尝试计算N[L+1]的值，即计算子节点的数量。如果在计算过程中出现错误，则触发断言assert 0。

接下来，将Lmax设置为L的值。

然后，创建一个长度为Lmax+1的Octree列表，用于存储八叉树的每一层节点。每个节点都是COctree类的实例。

然后，创建一个包含原始根节点的proot列表。

接下来，使用代码循环迭代L的值，从1到Lmax+1。在每次迭代中，创建一个childNode列表，用于存储下一层节点。然后，迭代上一层的每个节点，根据occupancyCode中的编码信息，计算子节点的坐标，并将其添加到childNode列表中。最后，将childNode赋值给当前层的节点Octree[L].node。

最后，将Octree[Lmax].node转换为一个NumPy数组，表示恢复的原始数据点。

该函数返回一个NumPy数组，表示从八叉树编码恢复的原始数据点。