3D 模型的均匀采样

发布于 2024-10-22 21:20:55 字数 325 浏览 1 评论 0原文

我寻求一种在 C++ 中对 3D 模型表面进行均匀采样的方法/算法。 我找到了单位球体均匀采样的方法,例如 这个这个,但我需要一些也适用于也可能是凹面的更复杂的 3D 模型的东西。 提前致谢

I seek for a method/algorithm for uniform sampling of the surface of 3D models in C++.
I have found methods for uniform sampling of unit sphere such as
this and this but I need something that would work also for more complex 3D models that may also be concave.
thanks in advance

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风吹过旳痕迹 2024-10-29 21:20:55

我的工作:我的模型由许多不同的基元组成(三角形、四边形、圆盘、圆柱体......)。对于每个基元,我可以实现随机选取方法(例如 http://mathworld.wolfram.com/TrianglePointPicking.html )。每个基元都可以计算其表面积。图元的面积越大,生成随机点的概率就越高。在我的模型中,我构建了一个像这样的累积列表

class Model{
  // ...
  vector<pair<double, Primitive*> > primitives_;
}

void Model::AddPrimitive(Primitive* p)
{
  double area = p->Area();
  if (!primitves_.empty())
    area += primitives_.back().first;
  primitives_.push_back(make_pair(area, p));
}

当我在模型上生成随机点时,我首先选择一个随机基元,然后选择该基元上的随机点。

Point Model::RandomPoint()
{
  double maxArea = primitives_.back().first;
  double rnd = maxArea * Uniform01();  // random in [0; maxArea] 
  Iterator it = std::lower_bound(
        primitives_.begin(), primitives_.end(), rnd, FirstLess()); 
  return it->second->RandomPoint();    
}

What I do: My model consists of many different primitives (triangles, quads, disks, cylinder...). For each primitive I can implement a random picking method (e.g. http://mathworld.wolfram.com/TrianglePointPicking.html). Each primitve can compute its surface Area. The higher the area of the primitive the higher its probability to generate a random point. In my model I build a cumulative list like this

class Model{
  // ...
  vector<pair<double, Primitive*> > primitives_;
}

void Model::AddPrimitive(Primitive* p)
{
  double area = p->Area();
  if (!primitves_.empty())
    area += primitives_.back().first;
  primitives_.push_back(make_pair(area, p));
}

When I generate a random point on the model I first choose a random primitive and then a random point on this primitive.

Point Model::RandomPoint()
{
  double maxArea = primitives_.back().first;
  double rnd = maxArea * Uniform01();  // random in [0; maxArea] 
  Iterator it = std::lower_bound(
        primitives_.begin(), primitives_.end(), rnd, FirstLess()); 
  return it->second->RandomPoint();    
}
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