在Plotly（R API）中绘制地理参考栅格图像 [英] Plot georeferenced raster images in Plotly (R API)

问题描述

我想在R中使用 Plotly 创建考古发掘战壕的三维模型。我很成功地绘制点和曲面数据（例如： Vignette R包我正在研究），但我还想添加地理参考配置文件图片的栅格信息。

我没有找到任何方法在Plotlys 3D环境中绘制栅格数据。到目前为止我唯一的解决方案（感谢这个 post）用 SFM 使用 Photoscan ，将彩色网格导出为.ply文件，修复此文件的标题并将其导入到R中，以绘制以下示例代码：

  library（geomorph）
 library（plotly）
 
 #load data 
 mesh<  -  read.ply（plotly / expply8_corr.ply，ShowSpecimen = FALSE）
 
＃提取顶点坐标
x<  -  mesh $ vb [xpts， ] 
y<  -  mesh $ vb [ypts，] 
z<  - 网格$ vb [zpts，] 
 
＃plot 
 plot_ly（
x = x，y = y，z = z，
i = mesh $ it [1，]  -  1，j = mesh $ it [2，]  -  1，k = mesh $ it [3，] -1，
 facecolor = c（mesh $ material $ color [1，]），
 type =mesh3d
）
  pre> 
 
 
您可以找到示例数据此处。
 
 
 
不幸的是，这个缩放比例非常糟糕。如果增加网格分辨率，一切都会变慢。我真的很想添加一个简单的地理参考栅格来保持高性能，并避免创建配置文件的3D模型。有没有一个工作流，以实现这与Plotly或其他绘图库？
解决方案
我找到了一个很好的解决方案 rgl 。示例： 
 
 
 库（rgl）
库（jpeg）
 
＃下载和加载图片
 download.file（
 url ='https://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/6/6d/Chewbacca-2-.jpg'，
 destfile =chewbacca .jpg，
 mode ='wb'
）
 
 chewie<  -  readJPEG（chewbacca.jpg，native = TRUE）
 
 （1000））$ b $<  -  rnorm（1000）
z<  -  rnorm（1000）+ atan2（x，y）
 
＃绘制样本数据
 plot3d（x，y，z，col = rainbow（1000），size = 5）
 
＃添加图片
 show2d（ 
＃plot raster 
 {
 par（mar = rep（0，4））
 plot（
 0：1,0：1，type =n ，
 ann = FALSE，axes = FALSE，
 xaxs =i，yaxs =i
）
 rasterImage（chewie，0，0，1，1）
}，
＃图像位置和范围
＃坐标顺序：左下，右下，右上和左上
x = c（-2,1,1，-2） ，
y = c（-1，-1，1 ，1），
z = c（-3，-3,2,2）
）
  
图片必须与其他软件（GIS / CAD中的摄影测量）进行地理参考。如果你有地理参考光栅，你只需要它的角点坐标来绘制它。
 
I would like to use Plotly in R to create 3D modells of trenches of archaeological excavations. I'm quite successful to plot point and surface data (Example: Vignette of the R package I'm working on), but I would also like to add raster information of the georeferenced profile pictures of the trenches.

I didn't find any way to plot raster data in Plotlys 3D environment. The only solution I came up with so far (thanks to this post) was to create a 3D modell of the profile with SFM using Photoscan, export the coloured mesh as .ply file, fix the header of this file and import it into R to do the plotting with the following example code: 
library(geomorph)
library(plotly)

#load data
mesh <- read.ply("plotly/expply8_corr.ply", ShowSpecimen = FALSE)

# extract vertex coordinates
x <- mesh$vb["xpts",]
y <- mesh$vb["ypts",]
z <- mesh$vb["zpts",]

# plot
plot_ly(
  x = x, y = y, z = z,
  i = mesh$it[1,]-1, j = mesh$it[2,]-1, k = mesh$it[3,]-1,
  facecolor = c(mesh$material$color[1, ]),
  type = "mesh3d"
)
You'll find the example data here.

Unfortunately this scales really badly. If you increase the mesh resolution everything becomes to slow. I would really like to just add a simple georeferenced raster to keep the performance high and avoid the necessity to create 3D modells of the profiles. Is there a workflow to achieve this with Plotly or an other plotting library?
解决方案
I found a nice solution with the package rgl. Example:
library(rgl)
library(jpeg)

# download and load picture
download.file(
  url = 'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/6/6d/Chewbacca-2-.jpg',
  destfile = "chewbacca.jpg",
  mode = 'wb'
)

chewie <- readJPEG("chewbacca.jpg", native = TRUE)

# create some sample data
x <- sort(rnorm(1000))
y <- rnorm(1000)
z <- rnorm(1000) + atan2(x, y)

# plot sample data
plot3d(x, y, z, col = rainbow(1000), size = 5)

# add picture
show2d(
  # plot raster
  {
    par(mar = rep(0, 4))
    plot(
      0:1, 0:1, type="n",
      ann = FALSE, axes = FALSE,
      xaxs = "i", yaxs = "i"
    )
    rasterImage(chewie, 0, 0, 1, 1)
  },
  # image position and extent
  # coordinate order: lower left, lower right, upper right and upper left
  x = c(-2,  1,  1, -2),
  y = c(-1, -1,  1,  1),
  z = c(-3, -3,  2,  2)
)
The pictures have to be georeferenced with other software (photogrammetry in GIS/CAD). If you have the georeferenced raster you just need the coordinates of its corner points to plot it.

                        
这篇关于在Plotly（R API）中绘制地理参考栅格图像的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！