CGAL中判断点是否在六面体内部的方法解析
2025-06-07 02:12:51作者:谭伦延
概述
在使用CGAL进行三维几何处理时,判断一个点是否位于六面体内部是一个常见的需求。本文将详细介绍在CGAL中实现这一功能的几种方法,并分析它们的优缺点和适用场景。
方法一:使用三角化后的六面体网格
CGAL的Side_of_triangle_mesh类要求输入必须是三角网格。对于六面体这种四边形面组成的几何体,我们需要先进行三角化处理。
实现步骤
- 创建六面体的8个顶点
- 使用
make_hexahedron函数构建六面体网格 - 对六面体进行三角化处理
- 使用
Side_of_triangle_mesh判断点是否在内部
// 创建六面体顶点
Point_3 p1(0, 0, 0), p2(1, 0, 0), p3(1, 1, 0), p4(0, 1, 0);
Point_3 p5(0, 0, 1), p6(1, 0, 1), p7(1, 1, 1), p8(0, 1, 1);
// 构建Polyhedron并三角化
Polyhedron poly;
CGAL::make_hexahedron(p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, poly);
CGAL::Polygon_mesh_processing::triangulate_faces(poly);
// 判断点是否在内部
CGAL::Side_of_triangle_mesh<Polyhedron, Kernel> point_inside(poly);
CGAL::Bounded_side result = point_inside(test_point);
bool is_inside = (result == CGAL::ON_BOUNDED_SIDE);
注意事项
- 顶点顺序必须正确,否则可能导致网格构建失败
- 三角化会增加计算开销
- 适用于任意凸或凹的六面体
方法二:直接构建三角化六面体
CGAL的make_hexahedron函数提供了直接构建三角化六面体的选项:
SM sm;
CGAL::make_hexahedron(p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, sm,
CGAL::parameters::do_not_triangulate_faces(false));
CGAL::Side_of_triangle_mesh<Mesh, Kernel> point_inside(mesh);
CGAL::Bounded_side result = point_inside(test_point);
这种方法与方法一类似,但代码更简洁。
方法三:使用Iso_cuboid_3类(仅适用于轴对齐立方体)
如果六面体是轴对齐的立方体,可以使用更高效的Iso_cuboid_3类:
CGAL::Iso_cuboid_3<Kernel> cube(p1, p7); // p1和p7是对角顶点
CGAL::Bounded_side result = cube.bounded_side(test_point);
bool is_inside = (result == CGAL::ON_BOUNDED_SIDE);
优势
- 计算效率高
- 不需要网格构建和三角化
- 代码简洁
限制
- 仅适用于轴对齐的立方体
- 不适用于任意六面体
顶点顺序问题
构建六面体时,顶点顺序至关重要。CGAL要求顶点按照特定顺序排列,以确保正确构建六面体网格。如果顶点顺序不正确,可能导致网格构建失败或产生错误的几何形状。
对于任意顺序的顶点,可以编写预处理函数将它们重新排序为CGAL要求的顺序。这通常需要计算顶点的相对位置关系。
性能比较
Iso_cuboid_3方法最快,但适用性有限- 直接构建三角化六面体次之
- 先构建后三角化的方法相对较慢
在实际应用中,应根据具体需求选择合适的方法。如果处理的是轴对齐立方体,优先使用Iso_cuboid_3;如果是任意六面体,则选择三角化网格的方法。
总结
本文介绍了在CGAL中判断点是否在六面体内部的三种方法,分析了它们的优缺点和适用场景。理解这些方法的差异有助于在实际应用中选择最合适的解决方案,平衡性能和功能需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
630
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
107
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210