从 STL 文件有效地生成拓扑答案

【问题标题】：Efficiently generating a topology from an STL file从 STL 文件有效地生成拓扑
【发布时间】：2016-10-04 21:49:41
【问题描述】：

我有一个用于可打印 3D 形状的 STL 文件。一个 STL 文件基本上是一个在 3 个空间中充满表示 3D 对象的面（带有法线的三角形）的包。每个面由 3 个顶点和一个法线表示。

使用哈希表，我匹配了所有等效的顶点，并使用该信息来提取拓扑模型，因此我可以请求关系船，例如 getNearbyFacets() 和 countNearbyFacets()。在对模型的切片进行轮廓绘制时，此信息非常重要。

这是我匹配顶点的方式：

//used to compare pointers to the vertex objects
struct lex_compare {
    bool operator() (CAMu3DPoint const* lhs, CAMu3DPoint const* rhs) const{
        return *lhs == *rhs;
    }
};

//hash function for the verticies
struct lex_hash{
    std::size_t operator()(CAMu3DPoint const* vert) const{
        return
            (std::hash<float>()(vert->x)) ^
            (std::hash<float>()(vert->y)) ^
            (std::hash<float>()(vert->z));
    }
};

当我构建分面列表时，我将所有顶点推入一个 unordered_set，然后将该集合复制到一个向量中。对顶点的引用存储在 facet 对象中，这使我可以根据相邻的 facet 进行搜索。

这段代码的运行速度也比我希望的要慢。我的问题是我怎样才能比这更快地在我的构面之间创建拓扑关系？

【问题讨论】：

运行速度变慢了怎么办？
为什么是哈希？您可以将浮点数作为整数进行比较，而不是应该更快。但是这里最慢的是列表操作，我在代码中的任何地方都看不到。按（任何）轴排序可能会有很大帮助
没有列表操作。只是一个未指定顺序的方面列表。我想找出具有相同真实性的方面之间的关系。

标签： c++ graphics

【解决方案1】：

您应该了解针对 3D 最近邻搜索优化的数据结构。以下是最受欢迎的：

Binary Space Partitioning (BSP) 和 k-d Trees
Locality-sensitive Hashing (LSH)
r-Trees

【讨论】：

我最终使用了 boost::geometry::index::rtree
太棒了！感谢您告知我们。