[add]管线json

张洋洋

2025-01-20 61b6a81cad8e9d2674ef265b7814041b5ce5cdac

[add]管线json

 src/main/java/com/se/simu/controller/SimuController.java

@@ -500,7 +500,7 @@
            dirFile.mkdirs();
        }
        String pngPath=path+"appearance\\terrain.png";
        TiffToRGBUtil.tiffToPng(tifPath,pngPath);
        TiffToRGBUtil.tifToPng(tifPath,pngPath);
        JSONObject jsonObject = getModule("terrainmodule.json");
        jsonObject.put("vertices",TiffCoordinateExtractorUtil.getCoordinate(tifPath));
        FileWriter fileWriter = new FileWriter(path + "terrain.json");

 src/main/java/com/se/simu/utils/TiffToRGBUtil.java

@@ -1,6 +1,10 @@
package com.se.simu.utils;

import org.apache.commons.imaging.*;
import org.gdal.gdal.Band;
import org.gdal.gdal.Dataset;
import org.gdal.gdal.gdal;
import org.gdal.gdalconst.gdalconstConstants;

import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.*;
@@ -9,6 +13,52 @@
import java.io.IOException;

public class TiffToRGBUtil {
    public static void tifToPng(String tifPath, String pngPath) throws Exception {
        // 注册所有的 GDAL 驱动
        gdal.AllRegister();
        // 输入的 TIFF 文件路径
        // 打开输入的 TIFF 数据集
        Dataset dataset = gdal.Open(tifPath, gdalconstConstants.GA_ReadOnly);
        if (dataset == null) {
            System.err.println("无法打开输入的 TIFF 文件");
            return;
        }
        // 获取地理变换信息
        double[] geoTransform = dataset.GetGeoTransform();
        // 获取第一个波段
        Band band = dataset.GetRasterBand(1);
        // 获取图像宽度和高度
        int width = dataset.getRasterXSize();
        int height = dataset.getRasterYSize();
        // 读取图像数据到字节数组
        byte[] imageData = new byte[width * height];
        band.ReadRaster(0, 0, width, height, imageData);
        BufferedImage pngImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);
        // 假设高度信息存储在灰度值中，根据地理变换信息和像素值计算实际高度
        for (int y = 0; y < height; y++) {
            for (int x = 0; x < width; x++) {
                int pixelValue = imageData[y * width + x] & 0xFF;
                // 假设高度信息存储在像素值中
                double pixelHeight = pixelValue * geoTransform[5];
                //height = -10000 + ((R * 256 * 256 + G * 256 + B) * 0.1)
                int value = (int) (pixelHeight + 10000) * 10;
                //value=(R * 256 * 256 + G * 256 + B);
                int r = value / (256 * 256);
                value = value % (256 * 256);
                int g = value / 256;
                int b = value % 256;
                Color color = new Color(r, g, b);
                System.out.printf("Pixel (%d, %d): R=%d, G=%d, B=%d%n", x, y, r, g, b);
                int newRgb = color.getRGB();
                // 将处理后的像素颜色值设置到新的 PNG 图像中
                pngImage.setRGB(x, y, newRgb);
            }
        }
        // 保存为 PNG 图像
        ImageIO.write(pngImage, "png", new File(pngPath));
        // 释放资源
        dataset.delete();
    }

    public static void tiffToPng(String tifPath, String pngPath) throws Exception {
        // 输出的 PNG 文件路径
@@ -37,7 +87,9 @@
                    System.out.println(heightValue);
                    // 简单地将红色分量根据高度值进行调整，例如，越高越红
                    // 确保红色分量不超过 255
                    //red = Math.min((int) (red + (heightValue * 0.5)), 255);
                    red = Math.min(red, 255);
                    green = Math.min(green, 255);
                    blue = Math.min(blue, 255);
                    // 重新组合 ARGB 值
                    Color color = new Color(red, green, blue);
                    System.out.printf("Pixel (%d, %d): R=%d, G=%d, B=%d%n", x, y, red, green, blue);