### 数据读取与处理 使用 `geopandas` 读取建筑物底面 `shp` 文件，提取多边形轮廓并进行三维拉伸。该方法支持多文件批量处理，并确保所有模型的空间位置保持一致。 ```python import geopandas as gpd import os def write_obj(vertices, faces, filename): with open(filename, 'w') as f: for v in vertices: f.write(f"v {v[0]} {v[1]} {v[2]}\n") for face in faces: f.write(f"f {' '.join(str(i) for i in face)}\n") def extrude_polygon(polygon_coords, height=10): bottom_vertices = [(x, y, 0) for x, y in polygon_coords] top_vertices = [(x, y, height) for x, y in polygon_coords] vertices = bottom_vertices + top_vertices n = len(polygon_coords) bottom_face = [i + 1 for i in range(n)] top_face = [i + 1 + n for i in range(n)] faces = [bottom_face, top_face] for i in range(n): next_i = (i + 1) % n faces.append([i + 1, next_i + 1, next_i + 1 + n, i + 1 + n]) return vertices, faces def process_shp_to_obj(shp_path, output_dir, height=10): gdf = gpd.read_file(shp_path) base_name = os.path.splitext(os.path.basename(shp_path))[0] for idx, row in gdf.iterrows(): geom = row['geometry'] if geom.geom_type == 'Polygon': coords = list(geom.exterior.coords) vertices, faces = extrude_polygon(coords, height) obj_path = os.path.join(output_dir, f"{base_name}_{idx}.obj") write_obj(vertices, faces, obj_path) ``` ### 批量处理与输出 支持批量处理多个 `shp` 文件，并将每个建筑物模型保存为独立的 `.obj` 文件。该方法确保所有模型的空间位置一致，适用于 GIS 数据的三维建模需求。 ```python input_dir = "shp_files" output_dir = "obj_models" os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) for filename in os.listdir(input_dir): if filename.endswith(".shp"): shp_path = os.path.join(input_dir, filename) process_shp_to_obj(shp_path, output_dir) ``` ### 测试方法与数据准备 测试时可使用任意建筑物底面 `shp` 文件，确保其包含多边形几何数据。将文件放入 `shp_files` 目录，运行脚本后生成的 `.obj` 模型将保存在 `obj_models` 文件夹中。可使用 `Blender` 或 `MeshLab` 等工具打开模型进行可视化验证。 ###