首页
/ CGAL Straight_skeleton_2 多边形骨架计算中的严格简单多边形问题

CGAL Straight_skeleton_2 多边形骨架计算中的严格简单多边形问题

2025-06-08 17:02:45作者:董宙帆

问题背景

在使用CGAL的Straight_skeleton_2包计算多边形骨架时,开发者遇到了一个计算无限循环的问题。该问题出现在处理一个从SVG转换而来的多边形时,骨架计算过程会耗尽内存而无法完成。

问题分析

通过分析发现,问题的根源在于输入多边形不符合"严格简单多边形"的要求。CGAL的Straight_skeleton_2算法要求输入必须是严格简单多边形,即:

  1. 多边形边界不自交
  2. 相邻边不相切或重叠
  3. 顶点必须是唯一的

在示例中,多边形的一个叶片区域存在几何问题,导致算法无法正常终止。这种几何问题通常包括:

  • 相邻边相切
  • 顶点重合
  • 边重叠

解决方案

验证多边形有效性

在使用Straight_skeleton_2前,应先验证输入多边形的有效性。CGAL提供了多边形验证工具,可以检查多边形是否严格简单:

#include <CGAL/Polygon_2_algorithms.h>

bool is_valid_polygon(const Polygon_2& polygon) {
    return polygon.is_simple();
}

预处理多边形

对于从SVG等外部格式导入的多边形,建议进行预处理:

  1. 移除重复顶点
  2. 分割相切边
  3. 处理退化边

使用精确内核

当处理复杂几何时,建议使用精确计算内核:

typedef CGAL::Exact_predicates_inexact_constructions_kernel Kernel;

最佳实践

  1. 输入验证:始终验证输入多边形的有效性
  2. 错误处理:将警告转换为异常处理机制
  3. 几何清理:实现预处理步骤确保几何质量
  4. 内核选择:根据精度需求选择合适的内核

结论

CGAL的Straight_skeleton_2是一个强大的多边形骨架计算工具,但对输入几何有严格要求。开发者需要确保输入多边形是严格简单的,必要时进行几何清理和验证。通过合理的预处理和验证步骤,可以避免计算过程中的无限循环问题,获得稳定可靠的骨架计算结果。

对于从外部格式导入的几何数据,建议建立完整的预处理流程,包括几何验证、清理和转换步骤,以确保数据质量满足CGAL算法的要求。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
160
2.02 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
42
75
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
529
55
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
946
556
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
197
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
996
396
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
372
13
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
71