CN115624747A - 地形数据的处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

地形数据的处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN115624747A CN202211104927.0A CN202211104927A CN115624747A CN 115624747 A CN115624747 A CN 115624747A CN 202211104927 A CN202211104927 A CN 202211104927A CN 115624747 A CN115624747 A CN 115624747A
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Abstract

本发明提供了一种地形数据的处理方法、装置、设备及存储介质；该方法包括：利用HDA节点网络解析三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集；利用HDA节点网络对各地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。通过HDA节点网络对UE4里面的三维地形数据自动化保存成一个多图层的文件，其中是以地块作为管理对象，实现了地图数据的批量拼合。

Description

地形数据的处理方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种地形数据的处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
X28是一个开放世界的SLG游戏，而为了保证游戏地图数据的快速读取，则需要对游戏中的地图数据进行统一的管理存储，但是目前的游戏中大多数都是3D地图数据，这需要较大的存储系统才能实现。
随着信息处理技术的发展，将3D数据转换为2D信息进行存储以成为常用的方式，对此，在游戏中，将3D地形转换为2D的图片信息的过程称之为地形回溯。这个过程涉及到多种地图数据的来回覆写与读取，而且游戏中的地图数据是非常大的，对此，使用最传统的版本控制方式来备份文件，但是中间的数据保存和读取仍然需要手动来操作。而手动的操作方式经常会出现数据文件保存错误命名，与其他的地块文件冲突等等的手工编辑会出现的一些问题。在导出数据这一块，也只能是使用UE4默认的导出高度图的方式来解决，其他的地形信息诸如材质图层信息也只能一个一个的保存并命名，非常的耗时耗力。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种地形数据的处理方法、装置、设备及存储介质，以解决现有的地形导入方案中，无法实现批量拼合导入生成完整地形信息的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种地形数据的处理方法，所述地形数据的处理方法包括：
获取引擎中的三维地形数据；
利用HDA节点网络解析所述三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集；
利用HDA节点网络对各所述地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。
第二方面，本发明实施例提供了一种地形数据的处理装置，该地形数据的处理装置包括：
获取模块，用于获取引擎中的三维地形数据；
分块模块，用于利用HDA节点网络解析所述三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集；
拼合模块，用于利用HDA节点网络对各所述地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。
第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的机器可执行指令，处理器执行机器可执行指令以实现上述地形数据的处理方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现上述地形数据的处理方法。
本发明实施例带来了以下有益效果：
上述地形数据的处理方法、装置、设备及存储介质，利用HDA节点网络解析三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集；利用HDA节点网络对各地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。通过HDA节点网络对UE4里面的三维地形数据自动化保存成一个多图层的文件，其中是以地块作为管理对象，实现了地图数据的批量拼合，相比于现有技术来说，无需人工操作，实现了地图数据的自动生成和存储。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的地形数据的处理方法的一种流程图；
图2为本发明实施例提供的游戏地形图的示意图；
图3为本发明实施例提供的地形数据的处理方法的另一种流程图；
图4为本发明实施例提供的游戏地形图的分块示意图；
图5为本发明实施例提供的地块图片与三维地形数据的位置映射关系图；
图6为本发明实施例提供的更新地块图片的示意图；
图7为历史地块图片和编辑后的地块图片的示意图；
图8为本发明实施例提供的增量图片的示意图；
图9为修改后的历史地块图片的示意图；
图10为本发明实施例提供的删除后的游戏地形图的示意图；
图11为本发明实施例提供的删除后的地块图片的示意图；
图12为本发明实施例提供的一种地形数据的处理装置的一种结构示意图；
图13为本发明实施例提供的一种地形数据的处理装置的另一种结构示意图；
图14为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
首先，对本申请可适用的应用场景进行介绍。本申请可应用于图像处理技术领域。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种地形数据的处理方法进行详细介绍，如图1所示，通过终端提供图形用户界面，该图形用户界面中包括地形编辑界面，该地形编辑界面中包括待编辑的体素地形。例如，该方法可以应用于可运行三维设计软件的终端设备，该图形用户界面可以为三维设计软件提供的交互界面。其中，该三维设计软件可以为Houdini，该地形数据的处理方法包括如下步骤：
步骤S101，获取引擎中的三维地形数据。
该步骤中，通过Houdini获取UE4中的三维地形数据，并显示在终端设备的地形编辑界面上，基于该界面对三维地形数据进行预处理，得到待编辑的三维地形数据。
在本实施例中，该预处理可以理解为是对从UE4中获取到的三维地形数据进行景观提取处理。一个完整的游戏地图至少包含有建筑、植被、交通线路和河流等信息，基于这些景观对三维地形数据进行解析，使得每个景观类型单独形成一个图片层，得到可编辑的三维地形数据。
步骤S102，利用HDA节点网络解析三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集。
本实施例中，该HDA(Houdini Digital Asset，houdini的数字资产)节点网络至少包括两个核心节点，分别是三维地图装换图片节点和地图分块合成节点。
通过三维地图装换图片节点接收来自UE4中获取到的三维地形数据，将三维地形数据按照景观分别发送到HDA的节点网络中输出图片，并将图片进行分块，并配置对应的坐标信息，基于坐标信息构建各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，最后将分块并配置了坐标信息和位置映射关系的图片进行切分，得到对应的地块图片集。
在一实施例中，在对三维地形数据进行分块时，首先按照地形的景观类型，利用HDA节点网络对所述三维地形数据进行地形数据提取，得到多个地形景观图片；
然后，对各所述地形景观图片进行分块处理，并利用地块数值确定规则确定各个分块的地块数值，构建分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集。
其中，该地块数值确定规则可以理解为是一个地块值的判断代码，在实际应用中，在对地形景观图片进行分块后，会给每个地块分配一个序号，该序号具体是基于地形景观图片本身的像素行列坐标来确定，例如：假设一个地图分了长宽20*20块，那么行列xy：x＝int(i/20)，y＝int(i％20)，利用判断代码来读取地块在地图景观图片中的行列坐标，从而确定地块的地块数值。
在实际应用中，根据预设的分块策略将地形景观图片平均划分为多个地块，然后对每个地块设置序号，同时计算每个序号对应的地块的坐标信息，即是利用地块数值确定规则确定各地块的地块数值，最后基于计算到的坐标信息和对应的序号构建分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系。
进一步的，在确定位置映射关系之后，还包括基于位置映射关系和地块数值查询存储磁盘中是否存在相同的地块，若存在，则读取对应的历史地块，基于历史地块和当前的地块进行比对，确定差异的部分，基于差异的部分对历史地块进行更新，得到对应的地块图片，从而生成对应的地块图片集。
步骤S103，利用HDA节点网络对各地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。
具体的，通过HDA节点网络中的地图分块合成节点对地块图片集中的地块图片的名称进行识别，基于名称的识别结果以及地块数值确定规则确定每个地块图片在三维地形数据中的区域，基于区域对地块图片进行分裂，并将各类别的地块图片按照位置信息的先后顺序构建序列语法，其中每个序列语法对应一类景观，最后基于序列语法将对应的地块图片进行拼合，以实现将每个景观拼合成一个图层。具体的，在图层拼合时可以通过调用图像处理软件来实现，如PS软件，通过PS软件加载各地形景观图层，然后利用PS软件中图层合并的功能对多个地形景观图层进行合并处理即可。
进一步的，将各图层进行再次拼合，该拼合是将各图层关联在一起，以得到具有分层的文件，基于该文件图像处理软件可以之间构建出完整的三维地形数据。通过这样的方式对三维地形数据转换为图片后分块存储，基于映射关系和图层之间的拼合关系，图像处理软件可以快速查询到对应的图片和图层对三维地形数据进行更新和构建。
上述地形数据的处理方法，通过HDA节点网络对三维地形数据进行转换和分割，形成地块图片集后，再基于HDA节点网络读取地块图片集进行拼合，以转换成图层后，对图层再进行拼合，得到完整的图片文件，以实现了地图数据的分块批量管理，解决了现有技术中无办法拼合一整个开放世界的完整地形信息，以及同时对图片数据处理为问题。
下述实施例提供一种处理地形数据的具体实现方式，该方式以游戏场景地形图为例进行说明，图2为一种游戏场景地形图的示例。
在本实施例中，该方法应用于游戏设备，该游戏设备包括客户端和服务端，客户端显示游戏场景以及操作界面，服务器运行游戏程序以及根据客户端响应各种操作后显示对于的游戏场景，其中该游戏场景中包含游戏地形图。基于该结构提供了一种地形数据的处理方法，该方法主要是基于python环境以及开源库Photoshop Python API的环境下提出的，该方法具体是预先设置好的代码来实现，下面结合具体的算法流程和硬件结构对本方法进行说明，首先该方法所有的技术实现都封装于Houdini的HDA中，并通过HoudiniEngine在UE4里使用，主要使用了Houdini的PDG模块，通过PDG模块中的Commain Chain节点后台启动Photoshop Pyhon控制台。编写自定义的Command脚本(Python流程代码)，脚本可以包含任意PS的操作逻辑，比如新建PS文档，修改背景色，修改图层命名，增删图层，加滤镜等等，最后把脚本发送给photoshop的python控制台执行来达到自动化流程的效果。如图2中所示的游戏地形图，为了便于说明，下面以将该游戏地形图切分成16个地块的情况，每次策划编辑完地形之后，都会有新的数据更新。如图3所示，该方法具体包括以下步骤：
步骤S301，安装好运行python的环境以及开源库Photoshop Python API；
步骤S302，获取引擎中的三维地形数据；
本实施例中，通过HDA节点网络接收UE4中的游戏地形图，然后输出对应的图片。
在实际应用中，HDA节点网络获取到三维地形数据后，提取三维地形数据中的不同景观和材质信息，将这些信息进行二维转换，输出对应的图片，即是X28_pdg_layout3d的功能是将UE4的多地块地形信息输出成PNG，包含高度图和所有的材质信息。
步骤S303，按照地形的景观类型，利用HDA节点网络对三维地形数据进行地形数据提取，得到多个地形景观图片。
该步骤中，该HDA节点网络至少包括x28_terrain_to_pixel(3D地形转图片节点),x28_top_caotu_export(地图分块合成节点)，利用HDA节点网络中的x28_terrain_to_pixel节点接收UE4的三维地形数据，通过该节点将三维地形数据按照景观类型进行解析后，依次连接至HDA中，然后输出对应的图片，得到多个地形景观图片。
步骤S304，对各地形景观图片进行分块处理，并利用地块数值确定规则确定各个分块的地块数值，构建分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与地形景观图片对应的地块图片集。
本实施例中，对于该三维地形数据为首次输入时，利用地块数值确定规则对分块后的地形景观图片中的各地块进行复赋值，以确定每个地块的位置信息，得到地块图片。
对于该三维地形数据为非首次输入时，利用地块数值确定规则识别三维地形数据是否为地块图片，若是，则确定地块数值。若不是，则对各所述地形景观图片进行分块处理，利用地块数值确定规则确定各个分块的地块数值；
利用预设的景观类型识别代码，识别各所述地形景观图片的类型，并基于所述类型确定对应的地形层导出逻辑；
根据所述地形层导出逻辑和所述地块数值，计算分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集。
进一步的，所述根据所述地形层导出逻辑和所述地块数值，计算分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集的步骤，包括：
根据所述地形层导出逻辑和所述地块数值，计算出对应的分块在对应的地形景观图片中的位置信息；
读取与所述地块数值相匹配的历史地块图片；其中所述历史地块图片可以存储于存储磁盘中，也可以是存储本地缓存或者其他存储装置，如芯片存储装置等。
将所述地块数值对应的地块图片与所述历史地块图片进行比对，并提取所述地块图片中不一致的部分，生成更新地块图片；
基于所述位置信息，确定所述更新地块图片与对应的地形景观图片之间的位置映射关系；
基于所述位置映射关系，将所述更新地块图片更新至与所述地形景观图片对应的地块图片集中。
如图4所示，将图中的游戏地形图进行分块处理，即是选择UE4的地形Landscape并作为节点的输入数据接到HDA里，通过代码判定地块的tile数值，来确定地块信息最终要映射到图片的哪个区域。
然后根据代码计算之后传进来的分块xy坐标来确定当前图像的处理位置，如图5，图中图像的右半部分是左边的一部分，整个大地图xy坐标分别为0～1，并根据所属的区块计算好坐标。
在实际应用中，对于该三维地形数据为非首次输入时，在分块后，需要对分块的地块图片进行差异比对，将差异的部分更新历史地块图片即可得到地块图片集。
在本实施例中，具体分为数据增量和数据删减两部分。为了说明故意夸张的做了修改，图6中一个勾是增量修改地形上的河流信息。
在本实施例中，所述将所述地块数值对应的地块图片与所述历史地块图片进行比对，并提取所述地块图片中不一致的部分，生成更新地块图片的步骤，包括：
将所述历史地块图片向外扩展若干个像素；
将所述地块数值对应的地块图片减去扩展后的历史地块图片，得到地块的增量图片；
将所述增量图片与所述历史地块图片进行合并，得到更新地块图片。
如图7所示，在存储磁盘中存储的原始图片为图7(a)所示，编辑完地形变成2D图层之后如图7(b)所示，如上所述需要做数据比较才进行最终保存，具体先对原始的图片外扩3个像素，然后用修改后的图像减去原始图像，独立出增量编辑的内容，如图8所示，最后在加到原始图像上去，得到增量修改后的新内容，如图9所示。这样的处理方式看起来变化不大，但是主要是为了减少像素操作之间经常会出现的小误差，如图，左边是目标图像，右边是原图像，有些小的地方如果不按照以上步骤进行处理，就会有误差，这是不允许的。
进一步的，对于删除部分，所述将所述地块数值对应的地块图片与所述历史地块图片进行比对，并提取所述地块图片中不一致的部分，生成更新地块图片的步骤，包括：
将所述地块数值对应的地块图片减去所述历史地块图片，得到地块的删减图片；
将所述历史地块图片中属于所述删减图片的内容删除，得到更新地块图片。
在实际应用中，为了说明原理直接如图删掉了一大半的河流信息，如图10所示。进一步的，用增量修改后的结果减掉这部分删除的结果，得到最终修改后的结果，如图11所示，最后，依据这些步骤，借助脚本将增量和删减运算应用于地形其他不同的层，如：道路层，植被层等等，之后输出得到最终的分块地形信息，以图片形式存在磁盘指定目录里。
步骤S305，利用HDA节点网络，基于正则表达式识别各所述地块图片集中的地块图片的命名。
本实施例中，基于上述的步骤得到最终的分块地形信息之后，接着就通过x28_top_caotu_export节点对地块进行拼合，在实际应用中，该拼合包括两部分，一个部分是上个步骤分块地形信息拼合成完整的地形信息，另外一个功能是通过流程代码调用PS最终拼合成分层文件PSD。
步骤S306，基于识别的结果对地块图片集中的地块图片进行分类，构建序列语法。
在本实施例中，使用正则表达式re来识别图片序列，比如height.001.png代表第一个地块里面的城市信息，WaterRiver.016.png代表16个地块里面的河流信息，诸如此类，都需要识别其命名所属的内容，提取出height，WaterRiver关键字，单独处理这些序列。接着设置每个地形图层的最终命名，以及最终的输出路径。
步骤S307，以序列语法作为变量，通过HDA中的图案合并将对应的地块图片进行拼合，得到对应的地形景观图层。
具体的，将多张图片合成一个序列语法，比如WaterRiver.001.png～WaterRiver.016.png代表着1～16地块的河流图片，那么序列语法应该是WaterRiver.$F3.png，并以此变量传给hda_mosaic进行计算，从而实现对地块图片的拼合，得到对应的图层。最后将磁盘里输出的文件拼合成完整的16块大世界河流地图信息。
步骤S308，对各地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。
该步骤中，将所有的地图信息序列拼合完成之后，就需要调用PS来完成后续的工作了，这部分是完全可编程的，可以执行很多的图片操作，比如图层新建，重命名，缩放，旋转等等。
具体的，首先设置好全局输出路径，然后使用winreg库自动查找注册表，得到photoshop的安装路径，确保不同用户不同路径都能识别到photoshop，再者使用serverbegin节点，结合查找到的ps路径，启动ps的python控制台，要填写好对应的host，port才能正确远程启动控制台，进一步的使用command send节点，编写自定义的流程脚本，这一步至关重要同时也是灵活性最高的地方，图中编写的流程代码包含了：新建背景图层，将刚刚拼合好的各个地形信息图片批量导入，自动保存成分层PSD文件，旋转90度，当运行完整个HDA，会在后台自动打开PS，并加载最终完成的地图。
在本实施例中，在基于识别的结果对所述地块图片集中的地块图片进行分类，构建序列语法的步骤之前，还包括：
基于识别的结果，判断所述地块图片集中是否缺失地块；
若是，则调用预设的地块生成代码，生成空白地块，并将所述空白地块添加至所述地块图片集中。
在本实施例中，在对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件之后，还包括：
获取对所述地形图片文件的编辑命令；
基于所述编辑命令对所述地形图片文件进行编辑。
综上，利用HDA节点网络解析三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集；利用HDA节点网络对各地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。通过HDA节点网络对UE4里面的三维地形数据自动化保存成一个多图层的文件，其中是以地块作为管理对象，实现了地图数据的批量拼合，相比于现有技术来说，无需人工操作，实现了地图数据的自动生成和存储。
同时，通过上述方法的实时，可以把UE4里面的大世界地形信息自动化保存成一个多图层的PSD，包含高度图以及所有的地形图层。每次编辑完地形之后只需一键运行，就可以导出新编辑完的地形信息。解决了游戏中的多地块信息导出步骤的繁琐的问题。并且对图层的编辑完全是可编程的，高度自由化，实现大地型的数据回溯(3D地形到2D地图的转化)，而且精度高，误差小，可以重复编辑，并且技术理论上适合于任何引擎平台，算法可移植。
对应于上述方法实施例，参见图12所示的一种地形数据的处理装置的示意图，该装置包括：
获取模块1201，用于获取引擎中的三维地形数据；
分块模块1202，用于利用HDA节点网络解析所述三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集；
拼合模块1203，用于利用HDA节点网络对各所述地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。
上述地形数据的处理装置，利用HDA节点网络解析三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集；利用HDA节点网络对各地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。通过HDA节点网络对UE4里面的三维地形数据自动化保存成一个多图层的文件，其中是以地块作为管理对象，实现了地图数据的批量拼合。
请参阅图13，本发明实施例中地形数据的处理装置的第二个实施例包括：
获取模块1201，用于获取引擎中的三维地形数据；
分块模块1202，用于利用HDA节点网络解析所述三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集；
拼合模块1203，用于利用HDA节点网络对各所述地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。
在本实施例中，所述分块模块1202具体用于：
按照地形的景观类型，利用HDA节点网络对所述三维地形数据进行地形数据提取，得到多个地形景观图片；
对各所述地形景观图片进行分块处理，并利用地块数值确定规则确定各个分块的地块数值，构建分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集。
在本实施例中，所述分块模块1202具体用于：
对各所述地形景观图片进行分块处理，利用地块数值确定规则确定各个分块的地块数值；
利用预设的景观类型识别代码，识别各所述地形景观图片的类型，并基于所述类型确定对应的地形层导出逻辑；
根据所述地形层导出逻辑和所述地块数值，计算分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集。
在本实施例中，所述分块模块1202具体用于：
根据所述地形层导出逻辑和所述地块数值，计算出对应的分块在对应的地形景观图片中的位置信息；
读取与所述地块数值相匹配的历史地块图片；
将所述地块数值对应的地块图片与所述历史地块图片进行比对，并提取所述地块图片中不一致的部分，生成更新地块图片；
基于所述位置信息，确定所述更新地块图片与对应的地形景观图片之间的位置映射关系；
基于所述位置映射关系，将所述更新地块图片更新至与所述地形景观图片对应的地块图片集中。
在本实施例中，所述分块模块1202具体用于：
将所述历史地块图片向外扩展若干个像素；
将所述地块数值对应的地块图片减去扩展后的历史地块图片，得到地块的增量图片；
将所述增量图片与所述历史地块图片进行合并，得到更新地块图片。
在本实施例中，所述分块模块1202具体用于：
将所述地块数值对应的地块图片减去所述历史地块图片，得到地块的删减图片；
将所述历史地块图片中属于所述删减图片的内容删除，得到更新地块图片。
在本实施例中，所述拼合模块1203具体用于：
利用HDA节点网络，基于正则表达式识别各所述地块图片集中的地块图片的命名；
基于识别的结果对所述地块图片集中的地块图片进行分类，构建序列语法；
以所述序列语法作为变量，通过HDA中的图案合并将对应的地块图片进行拼合，得到对应的地形景观图层；
对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。
在本实施例中，所述分块模块1202具体还用于：
基于识别的结果，判断所述地块图片集中是否缺失地块；
若是，则调用预设的地块生成代码，生成空白地块，并将所述空白地块添加至所述地块图片集中。
在本实施例中，所述地形数据的处理装置还包括编辑模块1204，其具体用于：
获取对所述地形图片文件的编辑命令；
基于所述编辑命令对所述地形图片文件进行编辑。
本实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的机器可执行指令，处理器执行机器可执行指令以实现上述地形数据的处理方法。该电子设备可以是服务器，也可以是终端设备。
参见图14所示，该电子设备包括处理器1400和存储器1401，该存储器1401存储有能够被处理器1400执行的机器可执行指令，该处理器1400执行机器可执行指令以实现上述确定防误触区域的方法。
进一步地，图14所示的电子设备还包括总线1402和通信接口1403，处理器1400、通信接口1403和存储器1401通过总线1402连接。
其中，存储器1401可能包含高速随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口1403(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。总线1402可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图14中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
处理器1400可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1400中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1400可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1401，处理器1400读取存储器1401中的信息，结合其硬件完成如下步骤：
获取引擎中的三维地形数据；
利用HDA节点网络解析所述三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集；
利用HDA节点网络对各所述地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。
上述利用HDA节点网络解析所述三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集的步骤，包括：
按照地形的景观类型，利用HDA节点网络对所述三维地形数据进行地形数据提取，得到多个地形景观图片；
对各所述地形景观图片进行分块处理，并利用地块数值确定规则确定各个分块的地块数值，构建分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集。
上述对各所述地形景观图片进行分块处理，并利用地块数值确定规则确定各个分块的地块数值，构建分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集的步骤，包括：
对各所述地形景观图片进行分块处理，利用地块数值确定规则确定各个分块的地块数值；
利用预设的景观类型识别代码，识别各所述地形景观图片的类型，并基于所述类型确定对应的地形层导出逻辑；
根据所述地形层导出逻辑和所述地块数值，计算分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集。
上述根据所述地形层导出逻辑和所述地块数值，计算分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集的步骤，包括：
根据所述地形层导出逻辑和所述地块数值，计算出对应的分块在对应的地形景观图片中的位置信息；
读取与所述地块数值相匹配的历史地块图片；
将所述地块数值对应的地块图片与所述历史地块图片进行比对，并提取所述地块图片中不一致的部分，生成更新地块图片；
基于所述位置信息，确定所述更新地块图片与对应的地形景观图片之间的位置映射关系；
基于所述位置映射关系，将所述更新地块图片更新至与所述地形景观图片对应的地块图片集中。
上述将所述地块数值对应的地块图片与所述历史地块图片进行比对，并提取所述地块图片中不一致的部分，生成更新地块图片的步骤，包括：
将所述历史地块图片向外扩展若干个像素；
将所述地块数值对应的地块图片减去扩展后的历史地块图片，得到地块的增量图片；
将所述增量图片与所述历史地块图片进行合并，得到更新地块图片。
上述将所述地块数值对应的地块图片与所述历史地块图片进行比对，并提取所述地块图片中不一致的部分，生成更新地块图片的步骤，包括：
将所述地块数值对应的地块图片减去所述历史地块图片，得到地块的删减图片；
将所述历史地块图片中属于所述删减图片的内容删除，得到更新地块图片。
上述利用HDA节点网络对各所述地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件的步骤，包括：
利用HDA节点网络，基于正则表达式识别各所述地块图片集中的地块图片的命名；
基于识别的结果对所述地块图片集中的地块图片进行分类，构建序列语法；
以所述序列语法作为变量，通过HDA中的图案合并将对应的地块图片进行拼合，得到对应的地形景观图层；
对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。
在上述基于识别的结果对所述地块图片集中的地块图片进行分类，构建序列语法的步骤之前，还包括：
基于识别的结果，判断所述地块图片集中是否缺失地块；
若是，则调用预设的地块生成代码，生成空白地块，并将所述空白地块添加至所述地块图片集中。
在上述对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件之后，还包括：
获取对所述地形图片文件的编辑命令；
基于所述编辑命令对所述地形图片文件进行编辑。
综上，通过HDA节点网络对三维地形数据进行转换和分割，形成地块图片集后，再基于HDA节点网络读取地块图片集进行拼合，以转换成图层后，对图层再进行拼合，得到完整的图片文件，以实现了地图数据的分块批量管理，解决了现有技术中无办法拼合一整个开放世界的完整地形信息，以及同时对图片数据处理为问题。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现如下步骤：
获取引擎中的三维地形数据；
利用HDA节点网络解析所述三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集；
利用HDA节点网络对各所述地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。
上述利用HDA节点网络解析所述三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集的步骤，包括：
按照地形的景观类型，利用HDA节点网络对所述三维地形数据进行地形数据提取，得到多个地形景观图片；
对各所述地形景观图片进行分块处理，并利用地块数值确定规则确定各个分块的地块数值，构建分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集。
上述对各所述地形景观图片进行分块处理，并利用地块数值确定规则确定各个分块的地块数值，构建分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集的步骤，包括：
对各所述地形景观图片进行分块处理，利用地块数值确定规则确定各个分块的地块数值；
利用预设的景观类型识别代码，识别各所述地形景观图片的类型，并基于所述类型确定对应的地形层导出逻辑；
根据所述地形层导出逻辑和所述地块数值，计算分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集。
上述根据所述地形层导出逻辑和所述地块数值，计算分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集的步骤，包括：
根据所述地形层导出逻辑和所述地块数值，计算出对应的分块在对应的地形景观图片中的位置信息；
读取与所述地块数值相匹配的历史地块图片；
将所述地块数值对应的地块图片与所述历史地块图片进行比对，并提取所述地块图片中不一致的部分，生成更新地块图片；
基于所述位置信息，确定所述更新地块图片与对应的地形景观图片之间的位置映射关系；
基于所述位置映射关系，将所述更新地块图片更新至与所述地形景观图片对应的地块图片集中。
上述将所述地块数值对应的地块图片与所述历史地块图片进行比对，并提取所述地块图片中不一致的部分，生成更新地块图片的步骤，包括：
将所述历史地块图片向外扩展若干个像素；
将所述地块数值对应的地块图片减去扩展后的历史地块图片，得到地块的增量图片；
将所述增量图片与所述历史地块图片进行合并，得到更新地块图片。
上述将所述地块数值对应的地块图片与所述历史地块图片进行比对，并提取所述地块图片中不一致的部分，生成更新地块图片的步骤，包括：
将所述地块数值对应的地块图片减去所述历史地块图片，得到地块的删减图片；
将所述历史地块图片中属于所述删减图片的内容删除，得到更新地块图片。
上述利用HDA节点网络对各所述地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件的步骤，包括：
利用HDA节点网络，基于正则表达式识别各所述地块图片集中的地块图片的命名；
基于识别的结果对所述地块图片集中的地块图片进行分类，构建序列语法；
以所述序列语法作为变量，通过HDA中的图案合并将对应的地块图片进行拼合，得到对应的地形景观图层；
对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。
在上述基于识别的结果对所述地块图片集中的地块图片进行分类，构建序列语法的步骤之前，还包括：
基于识别的结果，判断所述地块图片集中是否缺失地块；
若是，则调用预设的地块生成代码，生成空白地块，并将所述空白地块添加至所述地块图片集中。
在上述对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件之后，还包括：
获取对所述地形图片文件的编辑命令；
基于所述编辑命令对所述地形图片文件进行编辑。
综上，通过HDA节点网络对三维地形数据进行转换和分割，形成地块图片集后，再基于HDA节点网络读取地块图片集进行拼合，以转换成图层后，对图层再进行拼合，得到完整的图片文件，以实现了地图数据的分块批量管理，解决了现有技术中无办法拼合一整个开放世界的完整地形信息，以及同时对图片数据处理为问题。
本发明实施例所提供的地形数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种地形数据的处理方法，其特征在于，所述地形数据的处理方法包括：
获取引擎中的三维地形数据；
利用HDA节点网络解析所述三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集；
利用HDA节点网络对各所述地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。
2.根据权利要求1所述的地形数据的处理方法，其特征在于，所述利用HDA节点网络解析所述三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集的步骤，包括：
按照地形的景观类型，利用HDA节点网络对所述三维地形数据进行地形数据提取，得到多个地形景观图片；
对各所述地形景观图片进行分块处理，并利用地块数值确定规则确定各个分块的地块数值，构建分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集。
3.根据权利要求2所述的地形数据的处理方法，其特征在于，所述对各所述地形景观图片进行分块处理，并利用地块数值确定规则确定各个分块的地块数值，构建分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集的步骤，包括：
对各所述地形景观图片进行分块处理，利用地块数值确定规则确定各个分块的地块数值；
利用预设的景观类型识别代码，识别各所述地形景观图片的类型，并基于所述类型确定对应的地形层导出逻辑；
根据所述地形层导出逻辑和所述地块数值，计算分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集。
4.根据权利要求3所述的地形数据的处理方法，其特征在于，所述根据所述地形层导出逻辑和所述地块数值，计算分块与对应的地形景观图片之间的位置映射关系，得到与所述地形景观图片对应的地块图片集的步骤，包括：
根据所述地形层导出逻辑和所述地块数值，计算出对应的分块在对应的地形景观图片中的位置信息；
读取与所述地块数值相匹配的历史地块图片；
将所述地块数值对应的地块图片与所述历史地块图片进行比对，并提取所述地块图片中不一致的部分，生成更新地块图片；
基于所述位置信息，确定所述更新地块图片与对应的地形景观图片之间的位置映射关系；
基于所述位置映射关系，将所述更新地块图片更新至与所述地形景观图片对应的地块图片集中。
5.根据权利要求4所述的地形数据的处理方法，其特征在于，所述将所述地块数值对应的地块图片与所述历史地块图片进行比对，并提取所述地块图片中不一致的部分，生成更新地块图片的步骤，包括：
将所述历史地块图片向外扩展若干个像素；
将所述地块数值对应的地块图片减去扩展后的历史地块图片，得到地块的增量图片；
将所述增量图片与所述历史地块图片进行合并，得到更新地块图片。
6.根据权利要求4所述的地形数据的处理方法，其特征在于，所述将所述地块数值对应的地块图片与所述历史地块图片进行比对，并提取所述地块图片中不一致的部分，生成更新地块图片的步骤，包括：
将所述地块数值对应的地块图片减去所述历史地块图片，得到地块的删减图片；
将所述历史地块图片中属于所述删减图片的内容删除，得到更新地块图片。
7.根据权利要求1所述的地形数据的处理方法，其特征在于，所述利用HDA节点网络对各所述地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件的步骤，包括：
利用HDA节点网络，基于正则表达式识别各所述地块图片集中的地块图片的命名；
基于识别的结果对所述地块图片集中的地块图片进行分类，构建序列语法；
以所述序列语法作为变量，通过HDA中的图案合并将对应的地块图片进行拼合，得到对应的地形景观图层；
对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。
8.根据权利要求7所述的地形数据的处理方法，其特征在于，在所述基于识别的结果对所述地块图片集中的地块图片进行分类，构建序列语法的步骤之前，还包括：
基于识别的结果，判断所述地块图片集中是否缺失地块；
若是，则调用预设的地块生成代码，生成空白地块，并将所述空白地块添加至所述地块图片集中。
9.根据权利要求7所述的地形数据的处理方法，其特征在于，在所述对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件之后，还包括：
获取对所述地形图片文件的编辑命令；
基于所述编辑命令对所述地形图片文件进行编辑。
10.一种地形数据的处理装置，其特征在于，所述地形数据的处理装置包括：
获取模块，用于获取引擎中的三维地形数据；
分块模块，用于利用HDA节点网络解析所述三维地形数据中的各地形景观，并基于解析后的各地形景观进行分块，以及确定分块后的各地块图片在对应的地形景观中的位置映射关系，得到对应的地块图片集；
拼合模块，用于利用HDA节点网络对各所述地块图片集中的地块图片进行拼合，生成对应的地形景观图层，并对各所述地形景观图层进行图层拼合，得到地形图片文件。
11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器执行所述机器可执行指令以实现权利要求1-9中任一项所述的地形数据的处理方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，所述计算机可执行指令促使所述处理器实现权利要求1-9中任一项所述的地形数据的处理方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115770394A (zh) * 2023-02-10 2023-03-10 广州美术学院 基于hapi实现的蓝图化插件应用方法

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