PCL库中Marching Cubes（移动立方体）算法的解析

PCL库中Marching Cubes（移动立方体）算法解析

1. Marching Cubes算法的原理这里不再赘述，不懂的话，提供一下文献资源：

链接：MARCHING CUBES A HIGH RESOLUTION 3D SURFACE CONSTRUCTION ALGORITHM.pdf
提取码：n0wb
或者看这里的讲解：MarchingCubes算法提取等值面的基本原理

2. 提供一下PCL里面的源码，有需要的可以下载：

链接：marchingCubes.zip
提取码：oyw1
打开之后，有四个文件：

marching_cubes文件中实现了marching_cubes类，实现了大部分的Marching Cubes算法，但它是一个抽象类，不可实例化。
marching_cubes_hoppe文件实现了marching_cubes_hoppe类，继承自marching_cubes，实现了marching_cubes中的纯虚函数vexelizeData()，可以实例化。

3. 此篇博文是参考下面博文得出的，希望能讲的更透彻一些

PCL源码剖析之MarchingCubes算法

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下面我们开始正式分析PCL中Marching Cubes的实现方案。

步骤：点云数据体素化->确定顶点与等值面的关系->确定等值面与voxel各个边的交点->根据交点划分三角面。

4. 打开marching_cubes.h，找到顶点编号图

这个主要是帮助我们理解算法，8个顶点，12条边，都有各自的编号。更具体的如下图：

5. 打开marching_cubes.hpp，找到performReconstruction()函数。

这里是主函数体，通过调用具体的实现函数，完成了从点云数据到三角面的转换操作。

// 输入参数：无 
// 输出参数：1. points：重建得到的三角面，以点序列的形式存储，每三个点代表一个三角面
//			 2. polygons：三角面之间的连接关系，对理解算法基本无帮助
template <typename PointNT> void
pcl::MarchingCubes<PointNT>::performReconstruction (pcl::PointCloud<PointNT> &points,
                                                    std::vector<pcl::Vertices> &polygons)
{
	// iso_level_：等值面的数值，用于判定网格点的两种状态（即在等值面的内外）。
	//这里为什么限