Draco点云压缩测试
ref：
https://github.com/google/draco
https://codelabs.developers.google.com/codelabs/draco-3d/index.html#6
Draco
Draco 是一个用于编码压缩和解压缩 3D 几何网格和点云的库，从而改进 3D 图形的存储和传输
该代码支持压
缩点、连接信息、纹理坐标、颜色信息、法线以及与几何相关的任何其他通用属性
数据压缩/编码工具安装
使用 Draco 的编码工具进行压缩编码：因为是基于 C++的，需要使用 cmake 编译，直接在 Linux 中方便些
git clone https://github.com/google/draco.git
cd draco-master
mkdir build
cd build
cmake ../
make
数据编码命令：
./draco_encoder -point_cloud -i /opt/point_cloud_data/test2.ply -o /opt/point_cloud_data/test2.drc -qp 12 -cl 8
编码器参数说明（影像压缩文件的大小和模型加载视觉质量）：
-qp：默认值 11，这 是一种减小3D模型数据大小的主要策略之一，是指将模型顶点位置的精确浮点数值转换为较为粗略的离散整数值。这个转换过程被称为"量化"，在这里使用的 12位量化，意味着每个坐标值都会被映射到0到4095（2的12次方减1）之间的整数，这相当于在一个均匀的3D网格中对顶点位置进行取样。原始的顶点位置信息通常是用32位浮点数表示的，而量化为12位整数后，存储需求减少了大约2/3，能显著减少模型数据的大小。
然而，这并不是毫无代价的。量化过程由于金字塔般的信息损失会导致模型的逼真程度降低，可能出现顶点位置不精确，模型表面粗糙等问题。因此，在选择合适的量化比特数时，需要在减小文件大小和保持模型质量之间找到一个平衡。默认的11位量化提供了一个权衡点，而12位量化则提供了更高精度的位置数据，但牺牲了一些压缩效率（越小压缩效果越明显）
-cl：模型的压缩率（压缩级别），设置 10 的压缩程度最高，但解压速度最差，吗，默认值为 7，范围 0-10
-point_cloud：因为与3D模型（通常以网格的形式存在）不同，点云数据不包含任何关于这些点如何相连或组合成物体表面的信息，所以和压缩其他三维数据还有点区别，需要使用这个参数，指定了-point_cloud参数，那么无论你的输入文件是否包含连接信息（即网格），draco_encoder都会忽略这些连接信息，只编码文件中的点的位置信息
遇到的问题：（参数位置。。被官方文档坑了。还有网上下的一个数据的问题）
压缩前后比对：
700M->30M
200M->20M
three 加载：
这里遇到一个奇怪的问题：THREE.DRACOLoader: Unexpected geometry type
draco 解码器版本与 three 版本没对应。。。得去当前包下去考 draco 文件
简单的加载和顶点着色不难，根据打印的信息 buffergeomtry构建点模型即可
这里加载测试两份数据一份大（700M->30M） 的一份小（200M->20M）的
（200M->20M）70 帧左右，卡几秒解压
这个 700 多 M 的加载时解码会卡半分钟左右，帧数 20 多