QEM三维模型简化算法

QEM(Quadric Error Mactrics,二次误差测度)模型简化算法,具有兼顾执行效率和模型质量的优点。

能在考虑颜色,纹理,拓扑等特征的条件下,对三维模型进行任意程度的简化。

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其关键思想是将模型中最小Q值的顶点对(Pair Contraction)进行收缩(即:将2个点收缩成1个点),不停地迭代来逐步化简模型。

下图为两种类型的顶点对:

模型试验结果:

 

S97 quadric-talk     another

 有关QEM的更多信息,请参考:http://mgarland.org/software/qslim.html

 

三维建筑模型的拓扑简化通常涉及使用几何简化技术来减少模型的复杂度,而QEM (Quantized Euclidean Mapping) 算法是一种高效的方法。它通过将模型分割成一系列简单的多面体,并量化每个多面体的位置、尺寸等属性到离散值,从而达到简化目的。 QEM 简化算法的核心代码示例可能会包括以下步骤: 1. **数据结构初始化**: ```python import numpy as np class QEMNode: def __init__(self, position, volume): self.position = np.array(position) self.volume = volume self.children = [] def create_qem_model(model_data): # 将输入模型数据转换为QEM节点列表 qem_nodes = [QEMNode(coord, vol) for coord, vol in model_data] ``` 2. **分割量化**: ```python def quantize_node(node): # 对节点位置和体积进行量化处理 node.quantized_position = quantize_coordinate(node.position) node.quantized_volume = round(node.volume) def split_node(node, threshold): # 检查是否需要分裂,如果体积大于阈值则继续拆分 if node.quantized_volume > threshold: # 进行分割操作... ``` 3. **递归简化**: ```python def simplify(qem_nodes, depth=0): for node in qem_nodes: quantize_node(node) split_node(node) # 如果还有子节点未处理,则对子节点递归调用简化函数 if node.children: simplify(node.children, depth + 1) ``` 4. **合并结果**: ```python def merge_simplified_nodes(result_nodes): simplified_model = {} # 合并简化后的节点信息 ... return simplified_model ``` 请注意,这只是一个简化的伪代码概述,实际的QEM算法可能会更复杂,涉及更多的几何计算和优化策略。
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