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。