点云螺旋排序算法
spiralsort的Python项目详细描述
螺旋分选
一种点云螺旋排序算法
| requirements | optional | os |
|---|---|---|
| python3 | pillow>=7.0.0 | GNU/Linux |
| click>=7.0 | matplotlib>=3.1.3 | Windows |
| numba>=0.48.0 | ffmpeg>=4.1.4 | |
| numpy>=1.18.0 | pytest>=5.4.2 | |
| pandas>=1.0.1 |
如何使用
- 命令行
$ spiralsort <file_name> <start_node_id>
- 在python脚本中
- docker容器
插入input_文件并获取输出，在 主机和容器。在
$ docker pull thanasismatt/spiralsort:latest
$ docker run -it --rm -v ${PWD}:<container_dir> thanasismatt/spiralsort bin/bash
root@<container_id>:/# spiralsort <container_dir>/<file_name> <start_node_id>
如何安装
$ pip install spiralsort
$ conda install -c mattasa spiralsort
输入/输出文件（或数据帧）格式
支持的格式：csv、json
^{tb2}$- 节点标识必须是唯一的
- 如果是二维数据，只需对第三维度使用常量值。在
工作原理
从start_节点开始，算法计算每个节点的成本，并
移动到成本最小的
节点（节点i+1的成本为
与节点的距离i加上与
的距离
启动节点）。在每个步骤中，逆时针方向应用过滤器，以便
强制一个常数
旋转方向。在
优化过程，在点云上应用切片方法，
通过
以下步骤进行说明：
- 根据与起点节点的距离对点云进行排序
- 把它切成片，然后取第一片
- 使用螺旋窗口（进一步切片）
第一个切片的螺旋窗口由400个节点组成，从最后一个开始 排序节点
（第一个窗口的起始节点） - 它以最小的成本依次弹出15个节点（一个步幅）。也就是说
一种螺旋形的U形窗口，是一种螺旋形的U形运动
到下一个螺旋窗。
（成本=|节点-开始节点|+|节点-上一个节点|）
在每个迭代步骤中，应用一个过滤器，只保留节点 从节点的起始点开始 并在前一个节点结束，以便
强制算法移动 在一个恒定的旋转方向上。在 - 进入下一个螺旋窗口，然后迈出下一步。
- 继续，直到剩余的节点达到
半切片（1000个节点用于
第一个切片）。在 - 将剩余节点与下一个切片合并
这些切片的重叠确保了 选择下一个节点，
当算法到达 切片。在 - 对于下一个片段，在离开start_节点时
螺旋窗口的选择方式不同。具体来说，在每个
跨步，逆时针方向应用过滤器，
然后 节点按成本排序（根据其成本）从最后
spiralsorted节点，最后，一个SPIRAL_窗口被切片，以启动 迭代螺旋排序
下一步中的节点。在 - 沿螺旋窗逆时针方向移动
在每一步过滤，弹出
步数的节点，直到一半 切去压力保持。在 - 在到达最后一个片段时，移除half\u slice阈值，以 弹出所有剩余节点。在
选项
--output format=<；format>；
（支持：csv、json、xlsx；默认为输入格式
文件）
--保存动画/--不保存动画
（默认为false）
如何创建流程动画
- 命令行
$ spiralsort <file_name> <start_node_id> --save-animation
- 在python脚本中
fromspiralsort.spiralsort_postimportanimateanimate(point_cloud_sorted,path_to_input_file)
(C) 2020, Athanasios Mattas
thanasismatt@gmail.com
- 项目
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