def GenKparentSeq(Octree,K): LevelNum =len(Octree) nodeNum = Octree[-1].node[-1].nodeid Seq = np.ones((nodeNum,K),'int')*255 LevelOctant = np.zeros((nodeNum,K,2),'int') # Level and Octant Pos = np.zeros((nodeNum,K,3),'int'); #padding 0 ChildID = [[] for _ in range(nodeNum)] Seq[0,K-1] = Octree[0].node[0].oct LevelOctant[0,K-1,0] = 1 LevelOctant[0,K-1,1] = 1 Pos[0,K-1,:] = Octree[0].node[0].pos Octree[0].node[0].parent = 1 # set to 1 n= 0 for L in range(0,LevelNum): for node in Octree[L].node: Seq[n,K-1] = node.oct Seq[n,0:K-1] = Seq[node.parent-1,1:K] LevelOctant[n,K-1,:] = [L+1,node.octant] LevelOctant[n,0:K-1] = LevelOctant[node.parent-1,1:K,:] Pos[n,K-1] = node.pos Pos[n,0:K-1,:] = Pos[node.parent-1,1:K,:] if (L==LevelNum-1): pass n+=1 assert n==nodeNum DataStruct = {'Seq':Seq,'Level':LevelOctant,'ChildID':ChildID,'Pos':Pos} return DataStruct

这是一个生成K父节点序列的函数GenKparentSeq。

参数Octree是一个八叉树的节点列表，K是指定的父节点序列的长度。

首先，计算Octree的层数LevelNum，并获取最后一个节点的节点ID。

然后，创建Seq数组，大小为(nodeNum, K)，填充为255。Seq数组用于存储父节点序列。

接下来，创建LevelOctant数组，大小为(nodeNum, K, 2)，填充为0。LevelOctant数组用于存储每个节点的层级和八叉树的八个子节点。

然后，创建Pos数组，大小为(nodeNum, K, 3)，填充为0。Pos数组用于存储每个节点的位置信息。

接下来，创建ChildID列表，长度为nodeNum，用于存储每个节点的子节点ID。

然后，设置根节点的Seq、LevelOctant、Pos的初始值。根节点的父节点设置为1。

接下来，使用两层循环遍历Octree中的每个节点。在循环中，将每个节点的信息复制到Seq、LevelOctant、Pos中的相应位置。同时更新父节点的信息。

最后，使用assert语句检查生成的节点数量是否与预期的nodeNum相等。

将Seq、LevelOctant、ChildID和Pos组合成一个字典DataStruct，并返回该字典作为结果。

该函数返回一个包含生成的父节点序列和相关数据的字典。字典中包含Seq、LevelOctant、ChildID和Pos四个键，分别对应父节点序列、层级和八叉树的子节点、子节点ID和节点位置信息。

相关问题

def GenOctree(points): Octree = COctree() Octree.genOctree(points) return list(Octree.code),Octree,len(Octree)

这段代码定义了一个名为 GenOctree 的函数。GenOctree 函数接受一个参数 points，用于生成八叉树。

在函数内部首先创建了一个 COctree 对 Octree。然后调用 Octree 的 genOctree 方法，将 points 作为参数传递给该方法，以生成八叉树。

接下来，函数返回了一个包含 Octree.code 的列表，Octree 对象本身，以及 Octree 的长度 len(Octree)。

该函数主要用于生成八叉树，并提供了一些结果的返回。调用该函数可以得到八叉树的编码信息列表、八叉树对象本身以及八叉树的长度。

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。