CavalierContours是一个专门针对2D折线处理的开源库，它提供了丰富的功能，如折线的偏移、合并等，适用于计算机辅助设计（CAD）、计算几何、空间索引、计算机辅助制造（CAM）以及Hilbert曲线等相关领域。本文将深入探讨CavalierContours的核心特性、工作原理以及其在不同应用场景中的应用。 让我们了解一下折线偏移。在2D几何中，折线偏移是获取折线周围一定距离轮廓的过程。这在CAD系统中尤其常见，用于创建零件的边界或构建安全间距。CavalierContours库提供了高效且精确的偏移算法，能够处理各种复杂形状的折线，包括自相交和尖角。偏移算法通常涉及到线段的连接和拆分，以确保最终轮廓的连续性和封闭性。 接着是折线合并，这是一个将多条折线合并成单一连续路径的过程。在处理多个几何对象时，例如组合不同的零件或路径，这种功能非常有用。CavalierContours库通过识别和消除重叠部分，确保合并后的路径简洁而准确。 CavalierContours使用了计算几何中的核心算法，这些算法可能基于扫掠面、射线投射或其他数学原理。这些技术旨在保证几何操作的正确性和效率，同时减少因浮点误差可能导致的问题。 此外，该库还涉及到了空间索引的概念。空间索引是一种数据结构，能够快速定位和查询2D或3D空间中的对象。在处理大量几何元素时，这种索引可以极大地提高性能。CavalierContours可能使用了如四叉树、R树或B树等空间索引结构。 对于计算机辅助制造（CAM）领域，CavalierContours可以帮助生成刀具路径，这是将3D模型转换为机器可读指令的关键步骤。通过折线偏移，可以创建出切割或雕刻的边界，确保工具在加工过程中保持安全距离。 Hilbert曲线是CavalierContours提及的另一个主题，这是一种在2D网格上构造的分形曲线，具有良好的空间填充特性。在大数据可视化、图像压缩和多边形排序等方面，Hilbert曲线都有广泛应用。虽然CavalierContours主要关注2D折线处理，但理解Hilbert曲线的概念有助于拓展其潜在的用途。 作为用C++实现的库，CavalierContours利用了面向对象编程的特性，提供了易于理解和使用的API。开发者可以方便地集成到自己的项目中，进行二次开发，实现特定需求。 CavalierContours是一个强大且灵活的2D折线处理工具，它的核心功能如折线偏移和合并，对CAD、计算几何和CAM等领域有重大价值。通过利用高效算法和空间索引技术，该库在处理大量几何数据时表现出色。结合其他相关概念如Hilbert曲线，CavalierContours在解决实际问题时展现了广泛的应用潜力。

Book-list-of-computational-geometry-and-computer-graphics Book list of computational geometry and computer graphics 计算几何和计算机图形学书单 持续更新中，本次更新时间2021年4月10日，未完待续！ 计算机图形学 Physically Based Rendering From Theory To Implementation 封面 书名 下载链接 Physically Based Rendering From Theory To Implementation(First Edition) Physically Based Rendering From Theory To Implementation (Second Edition) Physically Based Ren

精确计算球体和网格单元的重叠体积和面积 计算球体与通常使用的网格元素（例如四面体或六面体）之一的相交或重叠体积是令人惊讶的挑战。 这个仅标头的库实现了一种数字健壮的方法来确定此卷。 该代码中使用的数学表达式和算法在进行了描述。 因此，如果您在产生任何出版物的项目中使用该代码，请引用本文。 利用用于计算重叠体积的概念和例程，也可以使用此库来计算球体的相交或重叠区域以及网格元素的小平面。 用法 支持的原语 重叠计算直接支持以下元素类型： 四面体（4个节点/顶点，数据类型为Tetrahedron ） 五面体/楔形/三角棱镜（5个节点/顶点，数据类型为Wedge ） hexahedra（6个节点/顶点，数据类型为Hexahedron ） 元素必须是凸形的，并且必须指定为三维节点/顶点的列表，而球体（数据类型Sphere ）则需要一个中心点和半径。 节点排序 重叠库的元素类型遵循项目的

项目目标 在Julia中设计一个用于计算几何和网格划分算法的综合库。 使用网格（例如GIS，CFD，计算机视觉，图形）将不同的科学界联合起来 安装 使用Julia的软件包管理器获取最新的稳定版本： ] add Meshes 文献资料 -文档的最新标签版本。 —文档的开发中版本。 贡献 我们非常欢迎您提供文稿，功能要求和建议也一样。 如果遇到任何问题，请打开一个问题。 我们非常重视问题，重视任何形式的反馈。 在源代码方面，我们有很高的标准。 提交请求时，请采用文件中存在的编码样式。

convhull_3d：Quickhull算法的仅标头C实现，用于构建3-D凸包

本特利-奥特曼扫斗绳 这是适用于Node.js和浏览器的Bentley-Ottman掠过线算法实现。 它找到一组2D线段中的所有交点，在内部使用平衡的avl树。 var findIntersections = require ( 'bentley-ottman-sweepline' ) ; var segments = [ [ [ 0 , 1 ] , [ 3 , 1 ] ] , [ [ 2 , 0 ] , [ 2 , 2 ] ] ] console . log ( findIntersections ( segments ) ) ; 细分可追溯性 JavaScript中提供了该算法的几种实现方式，请参见。 这既不是最快的，也不是最可靠的（众所周知，它会因多个笛卡尔相交而失败；这显然可以通过一点点TLC来解决）。 综上所述，该特定实现是唯一提供段可追溯性的实现。 也就是说，您

在本次提交中，有限元网格、Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图是通过使用凸包算法生成的，该算法以优化的方式实现，可最大限度地提高速度和性能。 Delaynay 三角剖分和 Voronoi 图算法本质上基于凸包算法。 有关代码和使用方式的信息显示在“凸包理论、Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图”中。 函数“ convhull_nd”使用凸包算法，函数“ delaunay_nd”使用Delaunay三角剖分，函数“ voronoi_nd”使用Voronoi图。 此包中包含的所有函数均可用于任何维度 n。 文件“内容”中包含的许多示例说明了上述三个函数的使用。 此提交中包含的函数可用于生成有限元和边界元网格，这些网格用于离散化各种介质，无论是结构还是非结构，以进行数值分析。 除此之外，它们还可用于解决计算几何的各种问题，例如： - 凸包- 交叉路口- 三角剖分和分区-

布什 RBush是用于点和矩形的2D空间索引的高性能JavaScript库。 它基于具有批量插入支持的优化R树数据结构。 空间索引是用于点和矩形的特殊数据结构，它使您可以高效地执行查询，例如“边界框内的所有项目”（例如，比遍历所有项目快数百倍）。 它最常用于地图和数据可视化。 演示版 该演示包含从5万个批量加载的随机点生成的树木的可视化。 打开Web控制台查看基准； 单击按钮以插入或删除项目； 单击以在光标下方执行搜索。 安装 使用NPM安装（ npm install rbush ），或将CDN链接用于浏览器： ， 用法 导入RBush // as a ES module import RBush from 'rbush' ; // as a CommonJS module const RBush = require ( 'rbush' ) ; 创建一棵树 const tree = new RBush ( ) ; RBush的可选参数定义了树节点中最大条目数。 9 （默认情况下使用）是大多数应用程序的合理选择。 较高的值表示更快的插入和较慢的搜索，反之亦然。 const t

aabb-tree：MATLAB的d维aabb-tree实现

在本文中，我将解释如何生成六边形细分以及如何在Unity 3D中绘制它