qhull 的不规则三角网络

发布于 2024-08-10 05:41:56 字数 81 浏览 11 评论 0原文

我想使用 qhull 从 3D 点(每个文件中大约 700 万个)创建 TIN。

谁能建议一个我可以看到如何做到这一点的地方?谢谢!

I wanted to create TINs from 3D points (about 7 million in every file) using qhull.

can anyone suggest a place where i could probably see how to do this? thanks!

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评论(3

苦行僧 2024-08-17 05:41:56

我从未使用过 QHull,因为它很难作为库集成到现有项目中。尝试三角形;它专门用于 2D 并且非常易于使用(它附带了如何从其他 C 代码调用它的示例)。

I've never used QHull since it is hard to integrate as a library into an existing project. Try out Triangle; it is specialized for 2D and is very easy to use (it comes with an example of how to call it from other C code).

梦情居士 2024-08-17 05:41:56

我可以向您推荐一个名为Delaunay Triangulations 的流计算的软件包。在普通计算机上它可以计算

Delaunay 三角剖分适用于大型、
二维和分布良好的数据集
3D 可以通过以下方式大大加速
充分利用自然空间
点流中的连贯性。

在性能方面:

我们计算了十亿个三角形地形
纽斯河代表
系统中 11.2 GB 的 LIDAR 数据
48 分钟仅使用 70 MB 内存
在笔记本电脑上。

以下是有关其工作原理的预告图片:

streaming delaunay

您可以查看此 < href="http://www.cs.unc.edu/~isenburg/sd/download/sd_video.avi" rel="nofollow noreferrer">视频解释他们的方法/软件。

I could recommend you a software package called Streaming Computation of Delaunay Triangulations. On a normal computer it can compute

Delaunay triangulations for large,
well-distributed data sets in 2D and
3D which can be greatly accelerated by
exploiting the natural spatial
coherence in a stream of points.

In terms of performance:

We compute a billion-triangle terrain
representation for the Neuse River
system from 11.2 GB of LIDAR data in
48 minutes using only 70 MB of memory
on a laptop.

Here is teaser image on how it works:

streaming delaunay

You can check out this video explaining their method/software.

白云悠悠 2024-08-17 05:41:56

Wiki 说,

TIN 由三角形网络组成
顶点,称为质点,
相关坐标为三
通过边缘连接形成尺寸
三角形镶嵌。
三维可视化是
通过渲染很容易创建
三角形面。在以下地区:
表面变化很小
高度,点可能很广
间隔,而在更多的区域
该点高度变化剧烈
密度增加。

TIN 通常基于 Delaunay
三角测量,但它的效用是
受输入数据选择的限制
点:精心选择的点将
以便捕获重要的
表面形态的变化,例如
地形峰顶、断裂处
斜坡、山脊、谷底、凹坑和
列。

MATLAB 可以生成 3-D Delaunay 曲面细分nD Delaunay 曲面细分 使用 Qhull。

3 维 Delaunay 曲面细分 - 四网格用于绘制形成相应单纯形的四面体

3D 镶嵌
(来源:mathworks.com

Wiki says,

A TIN comprises a triangular network
of vertices, known as mass points,
with associated coordinates in three
dimensions connected by edges to form
a triangular tessellation.
Three-dimensional visualizations are
readily created by rendering of the
triangular facets. In regions where
there is little variation in surface
height, the points may be widely
spaced whereas in areas of more
intense variation in height the point
density is increased.

A TIN is typically based on a Delaunay
triangulation but its utility will be
limited by the selection of input data
points: well-chosen points will be
located so as to capture significant
changes in surface form, such as
topographical summits, breaks of
slope, ridges, valley floors, pits and
cols.

MATLAB can generate 3-D Delaunay tesselation and n-D Delaunay tesselation using Qhull.

3-dimensional Delaunay tessellation - tetramesh is used to plot the tetrahedrons that form the corresponding simplex

3D tesselation
(source: mathworks.com)

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