दृश्य गणना को कैसे लागू करें?


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मैं दृश्यता को लागू करने का एक तरीका ढूंढ रहा हूं (उर्फ दृश्यमान)। मुझे एक पिछला जीआईएस एसई प्रश्न मिला जिसने कुछ जीआईएस अनुप्रयोगों (जो मुझे ज़रूरत नहीं है - मुझे गणना को एम्बेड करने की कोशिश कर रहा है) का सुझाव दिया, और एसएजीए भी। सागा को मैं (सी ++, जावा, सी # क्लासेस) की तलाश में अधिक पसंद करता हूं, लेकिन मैं एपीआई प्रलेखन के बारे में समझ नहीं पा रहा हूं कि मुझे उन कक्षाओं के बारे में जानने की जरूरत है जो मुझे (या उपवर्ग) चाहिए।

मैं सागा के विचार से बंधा नहीं हूं - मैं सिर्फ पुस्तकालय / इंजन की तलाश कर रहा हूं जो कि अंतरपणन बछड़ों को कर सकता है।

अड़चनें यह हैं कि यह होना चाहिए:

  • यथोचित "हल्का वजन" (क्योंकि मैं एम्बेडेड / मोबाइल को कवर करने में सक्षम होना चाहता हूं)
  • यथोचित रूप से खुला स्रोत (चूंकि मेरा आवेदन खुला स्रोत होगा, हालांकि मैं लचीली हूं जो कि इसके एल (जीपीएल संगत) के समान लाइसेंस है।

क्या कोई भी इस तरह के पुस्तकालय या इंजन की सिफारिश कर सकता है, और मुझे देखने के लिए गणना करने के लिए किस पुस्तकालय या इंजन का उपयोग करने की आवश्यकता है?

वैकल्पिक रूप से / इसके अलावा, मैं उन कागजात या ट्यूटोरियल्स के संदर्भ की भी सराहना करता हूं, जो बताते हैं कि इन गणनाओं को एक कुशल तरीके से कैसे किया जाता है (जैसा कि एम्बेडेड / मोबाइल उपकरणों पर लागू होता है, इसलिए GPU आधारित कार्यान्वयन कुछ के रूप में उपयोगी नहीं हो सकता है अधिक सामान्य, और कम बिजली उपकरणों को संभालता है)

मेरी प्राथमिकता एक मौजूदा कार्यान्वयन है, बजाय खुद को बनाने के (जो एक बैकअप विकल्प है)।

संपादित करें: C ++ एक दृढ़ आवश्यकता नहीं है - कुछ भी उचित पोर्टेबल (C #, C ++, जावा) करेगा। मैं एक बड़े एप्लिकेशन को एम्बेड करने के बजाय लाइब्रेरी या टेम्प्लेट के लिए कोशिश कर रहा हूं।


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क्या आपको वास्तव में एक पूर्ण ZTV एल्गोरिथ्म की आवश्यकता है? शायद ओपनजीएल में इलाके को मॉडल करें और उस के परिणामों का विश्लेषण करें? स्मार्टफ़ोन में तेजी से अच्छे ग्राफिक्स त्वरण होते हैं जिनका आप दोहन कर सकते हैं। OpenGL भी ऑर्थोग्राफ़िक अनुमानों का समर्थन करता है।
मैथ्यू स्नेप

जब तक यह "सही" उत्तर पैदा करता है, तब तक मैं खुश हूं, इसलिए ओपनजीएल देखने लायक है। क्या आपके पास एक उदाहरण / सूचक है जो जीआईएस प्रकार के डेटा से ऐसा करता है?
ब्रैडहार्ड्स

जवाबों:


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जैसा कि आपने संदर्भित जीआईएस एसई प्रश्न से देखा होगा , वहां कम से कम ओपन सोर्स बाजार में एसएजीए और ग्रैस जीआईएस से परे स्टैंड-अलोन पैकेजों के रास्ते में बहुत कुछ दिखाई नहीं देता है। इन अल्गर्थवादियों के लिए कोड के चारों ओर एक आवरण लिखने के अलावा, आप अपने आप को दुर्भाग्य से लागू कर सकते हैं। (हालांकि मुझे इस पर सुधार करना अच्छा लगेगा।)

यदि आप GRASS r.viewshed फ़ंक्शन के लिए दस्तावेज़ीकरण पढ़ते हैं, तो यह एल्गोरिथ्म का एक व्यापक विवरण और निम्नलिखित पेपर का संदर्भ प्रदान करता है, जो एक देखे गए एल्गोरिथ्म पर अच्छी तरह से चर्चा करता है:

बाहरी मेमोरी में Terrains पर कम्प्यूटिंग विजिबिलिटी । हरमन हावेर्कॉर्ट, लॉरा टोमा और यी झुआंग। एल्गोरिथम इंजीनियरिंग और प्रयोग / कार्यशाला पर 9 वीं कार्यशाला की कार्यवाही में विश्लेषणात्मक एल्गोरिथ्म और संयोजन (ALENEX / ANALCO 2007)।

वैकल्पिक रूप से व्यूशेड पर विकिपीडिया लेख संदर्भ प्रदान करता है:

वू, एच।, पैन, एम।, याओ, एल।, और लुओ, बी (2007)। बड़े पैमाने पर डेम पर उत्पन्न होने के लिए एक विभाजन आधारित सीरियल एल्गोरिदम । भौगोलिक सूचना विज्ञान का अंतर्राष्ट्रीय जर्नल, 21 (9), 955-964।


मैं जिस उत्तर की आशा कर रहा था, वह बिल्कुल नहीं, बल्कि सबसे अच्छा उत्तर प्रदान किया गया। इस पर आपके काम के लिए बहुत बहुत धन्यवाद।
ब्रैडहार्ड्स

कोई चिंता नहीं। इसके साथ गुड लक!
om_henners

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रेडियोमोबाइल नामक एक फ्रीवेयर पैकेज है जो रेडियो संचार अध्ययन के लिए डिज़ाइन किया गया है जो एक दृश्य शेड उत्पन्न करता है। आउटपुट डेम इनपुट पर आधारित है और यह वेक्टर (पॉइंट फाइल) या रैस्टर हो सकता है। मैं कुछ स्क्रिप्टिंग के माध्यम से बहुभुज बनाने के लिए वेक्टर बिंदु फ़ाइल का उपयोग करने में सक्षम रहा हूं जिसे मैं आपके साथ साझा करने में प्रसन्न हूं। चूंकि आप रेखापुंज आउटपुट पर पैलेट सेट कर सकते हैं इसलिए आप गॉर्डर का उपयोग करके रेखापुंज को वेक्टर में परिवर्तित कर सकते हैं।

कार्यक्रम में एक गुई है लेकिन इसे बैच मोड में भी चलाया जा सकता है ताकि आप इसे आसानी से एक कार्यक्रम में शामिल कर सकें। हालाँकि, पारंपरिक दृश्य के लिए आवश्यकता से अधिक विकल्प हैं, आप इन्हें शून्य कर सकते हैं ताकि ट्रांसमीटर शक्ति जैसे प्रभाव शामिल न हों - http://www.g3tvu.co.uk/RM_Batch_Files.htm देखें

कार्यक्रम http://www.cplus.org/rmw/rme.html पर है । लेखक बहुत उपयोगी है।

उम्मीद है की यह मदद करेगा,


दिलचस्प है, लेकिन खुले स्रोत, और केवल इसकी खिड़कियां नहीं दिखाई देती हैं। ताकि मोबाइल वातावरण में काम न हो।
ब्रैडहार्ड्स
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