一、Octrees
Octree是一种数据结构，常用于快速查找三维空间中的物体。Octree将三维空间划分为立方体，并逐层细分，最终得到一个由小立方体组成的树状结构，每个小立方体称为叶子节点。Octree叶子节点保存了相应的物体信息，如位置、大小等。
这个过程类似于将一棵三维的空间划分成小块，其中每个小块都只负责一块区域，而且它们的大小可以自行调节，比如将大三维空间划分成一个32*32*32的正方体，每个正方体可以存储一个物体的信息。如果这个正方体里面还有其他的小块，那么就会继续细分下去，直到临界大小为止。
Octree主要用于处理视觉或物理模拟中需要访问场景中多个对象的操作。例如，使用Octree可以检测与一个物体相交的物体数量，或者在离相机较远的物体上节省计算资源。
二、Octree算法
Octree构建算法通常使用递归算法实现。该算法基于如下步骤：
1. 创建Octree根节点
根节点代表整个三维空间。这个节点始终存在，直到Octree被销毁。它包含八个子节点，因此被称为“八叉树”。
class OctreeNode {
public:
OctreeNode(BoundingBox bbox) {
m_bbox = bbox;
for (int i = 0; i < 8; i++)
m_children[i] = nullptr;
}
// ...
private:
BoundingBox m_bbox;
OctreeNode* m_children[8];
};
2. 判断是否需要继续细分
对于每个节点，判断其边界包围盒是否包含场景中的任何物体或是否处于相机的视锥中。如果包含，则继续细分此节点。
void Build(OctreeNode* parent, std::vector3. 递归细分节点
对需要继续细分的节点进行递归。该过程重复步骤2和步骤3。
void Build(OctreeNode* parent, std::vector三、Octree应用
1. Octree com
在计算机图形学中，Octree com或OcTree是一种用于加速碰撞检测的数据结构。它建立在一组有向无环图的网格中，使之成为一种空间分区方法，用于对物体进行碰撞检测。Octree com算法具有较高的性能，能够检测2D和3D中多个物体之间的碰撞。
2. Octree kdtree
Octree kdtree或OKDT算法是一种基于Octree的数据结构，用于加速物体之间的碰撞检测。与传统的Octree算法不同，OKDT需要使用基于kd-tree的算法来构建Octree的节点。它的主要优点是速度比传统Octree算法要快，同时保持了相同的精度。
3. Octree tetrahedron mesh
Octree tetrahedron mesh算法是一种将物体分割成四面体的方法。它的优点是可以更好地适应物体的复杂形状，建立的Octree具有更高的精度和更短的查询时间。
结论
Octree是基于树状结构的一种空间分区算法，它能够帮助我们快速定位物体和优化渲染。在实际应用中，Octree算法的性能会受到内存体积、节点细节、节点搜索等因素的影响。但如果使用得当，Octree可以为我们提供高效的计算资源和更快更准确的渲染速度。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/153235.html
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