三维模型特征提取算法
点云模型的几何参数提取

点云模型的几何参数提取点云模型是一种常见的三维模型表示方法,它是由大量的离散点组成的集合,每个点都有自己的位置信息和属性信息。
在点云模型中,几何参数提取是一项重要的任务,可以用于描述点云的形状、结构和特征等信息。
本文将介绍几种常用的点云模型几何参数提取方法。
一、点云形状参数提取点云的形状参数可以用来描述点云的整体形状特征,常见的形状参数包括体积、表面积、重心和边界框等。
其中,体积是指点云所占据的空间大小,可以通过计算点云的体积来得到。
表面积是指点云表面的总面积,可以通过计算点云的表面积来得到。
重心是指点云的平均位置,可以通过计算点云所有点的坐标平均值来得到。
边界框是指能够包围点云的最小立方体或最小长方体,可以通过计算点云的最小包围盒来得到。
二、点云结构参数提取点云的结构参数可以用来描述点云的内部结构特征,常见的结构参数包括点云的密度、曲率和法线等。
密度是指单位体积或单位面积内点的数量,可以通过计算点云的密度来得到。
曲率是指点云表面的弯曲程度,可以通过计算点云的曲率来得到。
法线是指点云表面的法线方向,可以通过计算点云的法线来得到。
三、点云特征参数提取点云的特征参数可以用来描述点云的局部特征,常见的特征参数包括点云的特征点、特征线和特征面等。
特征点是指点云中具有显著性质的点,可以通过计算点云的特征点来得到。
特征线是指点云中具有显著性质的线段,可以通过计算点云的特征线来得到。
特征面是指点云中具有显著性质的面片,可以通过计算点云的特征面来得到。
四、点云配准参数提取点云配准是指将多个点云模型进行匹配和对齐的过程,点云配准参数可以用来描述点云之间的相对位置和姿态关系。
常见的配准参数包括点云之间的平移向量、旋转矩阵和尺度因子等。
平移向量是指将一个点云平移到另一个点云的向量,可以通过计算点云之间的平移向量来得到。
旋转矩阵是指将一个点云旋转到另一个点云的矩阵,可以通过计算点云之间的旋转矩阵来得到。
尺度因子是指将一个点云缩放到另一个点云的比例因子,可以通过计算点云之间的尺度因子来得到。
大规模城市测绘中的建筑物特征提取与三维模型重建方法

大规模城市测绘中的建筑物特征提取与三维模型重建方法近年来,随着城市的快速发展和数字技术的日益成熟,大规模城市测绘成为了一个重要的领域。
在城市规划、土地管理和基础设施建设等领域,准确的建筑物特征提取和三维模型重建对于决策和规划具有至关重要的作用。
本文将探讨大规模城市测绘中的建筑物特征提取与三维模型重建方法,并介绍其中的一些关键技术。
首先,建筑物特征提取是大规模城市测绘的第一步。
在传统测绘中,建筑物特征提取通常依赖于人工解译和分析。
然而,在大规模城市测绘中,由于城市建筑物数量巨大且分布复杂,人工解译的效率和准确性无法满足需求。
因此,研究人员开始探索基于影像和激光雷达等传感器数据的自动化建筑物特征提取方法。
其中,影像处理是大规模城市测绘中常用的建筑物特征提取方法之一。
通过高分辨率航空或遥感影像,可以获取建筑物的纹理和边界等特征信息。
图像分割、目标识别和物体边缘检测等技术可以应用于影像处理,从而自动识别和提取建筑物特征。
此外,利用多时相影像和红外影像等,还可以实现建筑物的变化监测和分类。
激光雷达是另一个常用的建筑物特征提取方法。
激光雷达可以获取建筑物的高程和形状等几何信息。
通过激光点云数据的处理和分析,可以提取建筑物的轮廓、立面和屋顶等特征。
此外,结合地面控制点和全球导航卫星系统(GNSS)等信息,可以实现激光雷达数据的精确定位和配准,提高建筑物特征提取的精度和可靠性。
除了影像和激光雷达,多源数据的融合也成为了大规模城市测绘中的一个重要趋势。
通过将不同传感器获取的数据进行融合和集成,可以提高建筑物特征提取的准确性和全面性。
例如,将影像和激光雷达数据进行融合,可以同时获取建筑物的纹理和几何信息;将地面测量数据和地理信息系统(GIS)数据进行融合,可以实现建筑物特征提取与地理空间分析的一体化。
在建筑物特征提取的基础上,三维模型重建是大规模城市测绘的下一步。
三维模型重建旨在利用建筑物特征提取的数据,生成真实的、可视化的三维模型。
预测三d最准三个方法

预测三d最准三个方法要预测3D最准确的方法,需要考虑多个因素,包括数据采集、算法选择和模型优化等。
以下是三个可能的方法。
方法一:基于深度学习的卷积神经网络深度学习的卷积神经网络(CNN)可用于3D数据的分类、分割、识别和重建。
这种方法通过多层卷积层和池化层来处理输入数据,学习数据的特征并生成预测结果。
在3D预测中,这种方法可以通过3D卷积层和3D池化层来处理三维数据,更好地提取空间特征。
同时,深度学习模型可以从大量的标注数据中进行训练,进一步提高预测的准确性。
方法二:基于图像处理的三维特征提取图像处理方法可以将3D数据转换为二维图像,然后利用二维图像处理的技术进行特征提取和预测。
这一方法可以通过体素化、投影或切片等方式将3D数据转换为二维图像,再利用图像处理技术如边缘检测、纹理提取和特征匹配等方法提取特征,并使用分类器或回归模型进行预测。
这种方法的优势在于可以借用图像处理中成熟的技术,但也需要注意失去部分空间信息。
方法三:基于混合模型的多源数据融合多源数据融合可以提高3D预测的准确性。
该方法将不同传感器或数据源的数据进行融合,以得到更全面和准确的结果。
例如,可以结合激光雷达、摄像头和红外传感器等数据进行3D场景重建和目标检测。
在实际应用中,还可以结合地理信息系统(GIS)数据、卫星图像和传感器网络等多源数据进行融合,以制定更准确的3D预测模型。
除了以上三个方法,还可以通过模型优化、数据增强和后处理等方法提高3D预测的准确性。
例如,可以使用集成学习方法如随机森林或梯度提升树对多个模型进行组合,以减小预测误差。
此外,数据增强技术如旋转、剪裁和翻转等可以生成更多的训练样本,提高模型的泛化能力。
最后,后处理方法如平滑滤波和去噪处理可以提高预测结果的质量和准确性。
总之,预测3D最准确的方法需要综合考虑数据采集、算法选择和模型优化等多个因素。
通过基于深度学习的卷积神经网络、基于图像处理的三维特征提取和基于混合模型的多源数据融合等方法,可以得到更准确的3D预测结果。
3D模型重建中成型特征识别与参数提取技术

征识别能力 , 提出基 于分类规则 的特征识别算法。 该算法针对等厚拉伸体 , 把特征 的相互作用分为两
类 5种 , 采用 分 治策 略识 别 相 交 的特 征 。虽 然 能 并
够识别圆柱面相互作用 的特征 , 限制相交 的特征 但 必须是拉伸方向相同。Shy aa 等 将基于图的方法 引入 二维视 图 的特 征 识 别 , 特 征 定 义 为具 有 特定 把 几何属性的边集构成的子图。该算法只针对旋转体 的轮廓 线 进 行 处理 。张 建 勋 等 提 出基 于 神 经 网 络 的特征识别方法 , 该算法准确率高、 容错率好 , 但 难点在于如何有效地将几何模型信息映射到神经网 络 的线性 输人 中 。 目 前各种特征识别技术和方法都有 自身的局限
t e mi mu r v li g a ge,a th d wih te p e e n d f au e. o h tn a d f au e,i c n h ni m e ov n n l nd mac e t h r d f e e t r F rt e sa d r e t r i t a be rc g ie t h n o i g meh d. he h a a tr ff r n e t r ih h v e n rc g e o n z d wih t e e c d n t o T n t e p r me e so o mi g fa u e wh c a e b e e o — n z d wee e ta t dfo d me so r i g a d t e3D d lo r i g fa u e c n ber c n tu td. ie r xr ce m i n in ma k n s, n h mo e ff m n e t r a e o sr ce r o F n ly,a p oo y y tm sd v l p d a d te meh d wa e i e i al r ttpe s se wa e eo e n h t o sv rf d. i Ke r y wo ds: r i g fa u e; p o e smo e e o sr c in; e t r e o n t n; r me e xr e Fo n e t r 3 m D r c s d lr c n tu to F au er c g i o Pa a tre ta — i
点云线特征提取

点云线特征提取点云是由大量的散点数据组成的三维模型,它广泛应用于计算机视觉、机器人技术以及虚拟现实等领域。
在处理点云数据时,我们常常需要从中提取出特征信息,以便进行进一步的分析和应用。
其中,点云线特征提取是一项重要的任务,它能够帮助我们识别和描述点云中的线状结构,为后续的点云处理任务提供有力支持。
点云线特征提取的目标是从点云数据中提取出线状结构,并进行描述和分析。
在实际应用中,点云线特征提取有着广泛的应用,比如物体识别、场景分析、建模等。
下面将介绍几种常用的点云线特征提取方法。
1. 基于几何形状的特征提取方法基于几何形状的特征提取方法主要是通过计算点云数据中的几何属性来提取线状结构。
常用的几何形状特征包括曲率、法向量、曲率变化等。
通过计算这些特征,我们可以识别出点云中的线状结构,并进行描述和分析。
2. 基于拓扑结构的特征提取方法基于拓扑结构的特征提取方法主要是通过分析点云数据中的拓扑结构来提取线状结构。
常用的拓扑结构特征包括邻接关系、连接关系、边界关系等。
通过分析这些特征,我们可以识别出点云中的线状结构,并进行描述和分析。
3. 基于统计学方法的特征提取方法基于统计学方法的特征提取方法主要是通过统计学方法来提取线状结构。
常用的统计学方法包括聚类、分类、回归等。
通过应用这些方法,我们可以识别出点云中的线状结构,并进行描述和分析。
在实际应用中,我们可以根据具体的需求选择适合的点云线特征提取方法。
同时,我们也可以结合多种方法,以获得更准确、更全面的线状结构信息。
点云线特征提取的应用十分广泛。
在物体识别中,我们可以利用点云线特征来识别出物体的边界和轮廓,从而实现物体的自动识别和分类。
在场景分析中,我们可以利用点云线特征来分析场景的结构和布局,从而实现场景的理解和模拟。
在建模中,我们可以利用点云线特征来重建物体的三维模型,从而实现物体的快速建模和仿真。
点云线特征提取是一项重要的任务,它能够帮助我们识别和描述点云中的线状结构,为后续的点云处理任务提供有力支持。
mvs算法原理 -回复

mvs算法原理-回复MVS(Multi-View Stereo)算法是一种基于多视角图像的立体重建方法,通过利用多个视角的图像来推断场景中的三维几何信息。
它可以从不同视角的图像中提取出准确的视差信息,并通过视差信息生成具有高质量的三维模型。
本文将一步一步地回答有关MVS算法原理的问题。
第一步:多视角图像获取MVS算法的第一步是获取多个视角的图像。
这些图像可以通过不同的相机或传感器捕获到,通常要求相机之间有一定的位置和角度的差异,以便提供足够的视差信息来进行立体重建。
第二步:特征提取与匹配在获取到多个视角的图像之后,需要对这些图像进行特征提取与匹配。
特征可以是图像中具有唯一性的局部区域,常见的特征包括尺度不变特征变换(SIFT)、加速稳健特征(SURF)等。
特征提取与匹配的目的是找到各个视角图像中具有相似特征的点,从而能够进行后续的视差计算。
第三步:视差计算在特征提取和匹配的基础上,可以通过计算特征点间的视差来得到每个视角图像中的深度信息。
视差是指在左右两个图像中对应点的水平距离差异,它与对应点之间的真实深度成正比。
视差计算的方法有很多,其中常用的方法是基于图像块匹配的方法,即将图像划分为小的块,并在不同视角的图像中搜索具有相似块的对应点。
通过计算块之间的灰度或特征匹配的差异,可以得到各个块的视差值。
视差计算可以使用传统的方法如经典的基于区域的方法,也可以使用更先进的方法如基于学习的深度估计网络。
第四步:深度图生成在得到视差图之后,可以通过将视差值转换为深度值来生成深度图。
深度图表示了场景中各个点的真实深度信息,可以用于后续的三维重建和渲染。
深度图生成的方法有多种,其中最简单的方法是通过一个事先设定好的规则来对视差值进行缩放和映射,将其转换为实际的深度值。
更复杂的方法可以利用相机的内外参数以及视差图之间的一致性等信息来进行更精确的深度估计。
第五步:三维重建与优化在得到深度图之后,可以使用体素化等方法将其转换为三维点云或网格模型。
使用激光雷达进行三维建模的方法与技巧

使用激光雷达进行三维建模的方法与技巧在当今科技日新月异的时代,激光雷达(Lidar)作为一种高精度、高效率的三维感知技术,被广泛应用于地图制作、建筑设计、无人驾驶等领域。
它通过发射激光束并测量其回波时间和强度来获取点云数据,通过对这些数据的处理可以实现精确的三维建模。
本文将介绍使用激光雷达进行三维建模的方法与技巧。
一、选择适当的设备和参数在进行三维建模之前,我们需先选择适合的激光雷达设备和参数。
设备的选择应根据项目的需求进行,考虑到测距范围、角分辨率、点云密度等因素。
较新型号的激光雷达设备通常具有更高的性能,但价格较高,需根据实际需求进行合理选择。
而参数的设定则要根据测量的目标进行调整,包括激光频率、激光能量等。
二、优化测量环境在进行激光雷达扫描时,测量环境的优化对于获得高质量的点云数据至关重要。
首先,要去除或减少遮挡物,这些遮挡物会阻碍激光束的传输和接收。
其次,要考虑光照条件,光线充足的环境更有利于激光雷达的测量。
此外,避免强光照射到接收器上,以免干扰激光雷达的正常工作。
三、基于点云数据的预处理激光雷达获取的数据是以点云的形式存在的,在进行三维建模之前,通常需要对点云数据进行预处理。
预处理的目标是去除噪点、平滑曲面、提取特征等。
常用的预处理方法包括滤波、网格化和采样等。
滤波可以去除异常点和离群点,提高点云数据的质量;网格化可以将离散的点云数据转化为规则的网格数据;采样可以降低点云数据的密度,减少处理的复杂性。
四、利用特征提取进行建模在获取了高质量的点云数据之后,可以利用特征提取的方法来进行建模。
特征提取是根据点云数据中的几何信息来识别和提取出具有代表性的特征,例如边缘、平面等。
常用的特征提取算法包括基于强度的、基于几何形状的和基于统计分析的方法。
在选择特征提取算法时,要根据实际需求和点云数据的特点进行选择,以提高建模的准确性和效率。
五、建立三维模型在进行特征提取之后,可以根据提取到的特征进行三维模型的建立。
三角网格模型骨架提取算法

随着计算机图形学的发展,对三维模型的研究日益深入,骨架作为形状表示的一种有效形式,在三维模型的各个研究领域被运用。
骨架的狭义定义最初由Blum [1]提出,当时他称骨架为“中轴”(Medial Axis )[2]。
骨架的经典定义有两种[3]:一种是烧草模型,如图1所示,从模型表面开始点火,火焰从物体边界上的两点同时向内部推进,轨迹随时间形成等距的同心圆,同心圆的相遇点所构成的集合即为骨架;另外一种是更直观的定义,即最大圆盘模型。
如图2所示,骨架点是所有最大圆盘的圆心集合,最大圆盘即是完全包含在物体内部且至少与物体边界相切于两点的圆。
骨架上的每一个点都是这些内切圆的圆心,这些圆沿着骨架分布正好填充物体的内部。
由于模型的骨架很好地保留了模型的拓扑形收稿日期:2019-05-14作者简介:王洪申(1969—),男,甘肃兰州人,博士,教授,研究方向:CAD/CAM 。
†通讯联系人,E-mail :*****************三角网格模型骨架提取算法王洪申,张家振†,张小鹏(兰州理工大学机电工程学院,甘肃兰州730000)摘要:骨架图能够直观表达三维模型几何形状,很好地反映模型的拓扑特征,在工业机器人抓取、特征识别等领域有着广泛的应用。
针对三角网格表达的工业零件给出一种骨架提取算法,该算法采用Reeb 图对三角网格进行骨架的抽取运算。
首先读取三角网格文件,并对复杂的三角网格进行简化处理,然后遍历所有的三角网格,采用Dijkstra 算法抽取基本点集,根据定义的连续函数计算每个顶点的函数值,最后根据函数值得出模型的基本骨架。
实验表明,该算法具有良好的计算效果和效率,提取出的骨架图较好地保存了三维模型拓扑结构和姿态,可作为后续研究三维模型搜索的特征描述符。
关键词:骨架图;三角网格;三维模型;拓扑结构;Reeb 图中图分类号:G633.6文献标识码:ATriangular Mesh Model Skeleton Extraction AlgorithmWANG Hong-shen ,ZHANG Jia-zhen †,ZHANG Xiao-peng(School of Mechanical and Electrical Engineering ,Lanzhou University of Technology ,Lanzhou ,Gansu 730000,China )Abstract :The skeleton diagram can visually express the geometry of the 3D model and reflect the topological features of themodel well.It has a wide range of applications in the fields of industrial robot capture and feature recognition.A skeleton extraction al -gorithm is proposed for the industrial parts expressed by the triangle mesh.The algorithm uses the Reeb diagram to extract the skeleton from the triangular mesh.First read the triangle mesh file ,and simplify the complex triangle mesh ,then traverse all the triangle mesh -es ,extract the basic point set by Dijkstra algorithm ,calculate the function value of each vertex according to the defined continuous function ,and finally The function deserves the basic skeleton of the model.Experiments show that the proposed algorithm has goodcomputational efficiency and efficiency.The extracted skeleton map preserves the topology and pose of the 3D model ,and can be usedas a feature descriptor for the subsequent research of 3D model search.Key words :skeleton diagram ;triangular mesh ;3D model ;topology ;Reeb diagram第39卷第2期2020年6月计算技术与自动化Computing Technology and AutomationVol.39,No.2Jun.2020文章编号:1003—6199(2020)02—0145—05DOI :10.16339/ki.jsjsyzdh.202002029态及其连接特性,所以经常被用于模型渲染、模型表面重建、碰撞检测、模型检索等应用中,在工业零件的视觉识别领域也有广泛的用途。
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三维模型特征提取算法 一、特征提取需求由来 虚拟装配在CAD建模领域使用广泛,Solidworks、Pro/E、UG等都有自己的零件装配程序模块,但是它们相互之间并不能进行直接的数据格式转换。比如:Solidworks创建一个简单的零件直接用Pro/E打开会丢失很多模型拓扑信息。STL文件格式是通用的固体三维模型表示文件,常用CAD软件都能打开。STL文件是一种简单数据格式,其中只记录了模型的顶点和法向量(数据格式下一节具体介绍),大多数CAD软件支持STL文件格式的零件输出。然而,无论何种CAD软件打开STL文件之后,都难以读取模型的特征信息,甚至连模型的一个表面都选不中。在这种情况下,如果我们想把一大堆的STL格式模型,加载到某款CAD软件中进行装配,可能性几乎为零。在这种情况下,出现了对提取模型拓扑信息的需求。下面将详细介绍这种方法,并给出在OSG场景中提取一个齿轮面的例子,供大家参考。
二、基本概念 三角形是三维引擎的基本绘制图元。任意一个三角形包括三个顶点和一个法向量(三个顶点和一个法向量确定了一个最小单位的表面),无论是什么样子的三维模型都可以分解成三角形的组合。一个三维模型上的三角形并非独立存在,它们是有相互关系的,这些关系主要体现在两方面:(1)邻接关系(共边、共顶点)。(2)归一化法向量之间的夹角关系(法向量相等、法向量共面等等)。通过上述关系可以把三角形归类,从而组成不同的曲面。下面以平面和柱面为例对三角形组成的曲面进行介绍。 定义一:模型中任意两个三角形存在公共边,则称两个三角形紧邻。 定义二:模型中任意两个三角形存在公共顶点,则称两个三角形邻接。 定义三:如果存在一组三角形它们具有邻接关系(紧邻、邻接)并且归一化法向量全等则 这一组三角形在同一个平面上。 定义四:如果存在一组三角形它们具有邻接关系(紧邻、邻接)并且归一化法向量处于某个平面上则这组三角形处在同一个柱面上。 定义五:归一化法向量,满足公式:
关于其他形状的定义大家可以自己总结(如球面、圆柱面、圆锥面等等),这里只给出 平面和一般柱面(多面体、圆锥面、圆柱面都是柱面)的定义。下面给出一个平面获取的例 子:
粉红色区域为三角形组成的平面15边形,法向量平行(归一化法向量相等)。在图形中可以看到,在模型的所有三角形中可以确定这样一组三角形,它们共同组成了粉红色区域,即在粉红色区域上取任意三角形作为起始,搜索模型中所有三角形能够确定一组与起始三角形归一化法向量相等且相邻。
三、特征提取算法介绍 为了简洁起见,在此只讨论“曲面提取”算法,关于拉伸凸台等算法大家可以自己去推算,其实有了表面提取算法其他特征的提取也并不复杂。下面详细介绍这个算法。 算法定义:在模型的所有三角形中搜索满足邻接条件的、法向量满足特定数学方程的三角形集合。(本定义只能满足归一化法向量) 1、类定义如下:
(1)定义一个三角形或多边形的边 Edge{
Vertext* v1; //边的第一个顶点
Vertext* v2; //边的第二个顶点
Triangle *owned_triangle; //所属的三角形 }
(2)定义一个三角形 Triangle{
Vertex *v1; //三角形的第一个顶点
Vertex *v2; //三角形的第二个顶点
Vertex *v3; //三角形的第三个顶点
Edge e1; //三角形的第一条边
Edge e2; //三角形的第二条边
Edge e3; //三角形的第三条边
Normal *normal; //三角形的法向量
Surface *owned_surface; //所属的曲面 } (3)定义一个表面 Surface{
Vector tri_buf; //一个表面包含的三角形集合
Vector edge_buf; //一个表面包含的边(包含三角形的边 //不一定是表面的边) } (4)Vector all_triangle_buf; //存储模型包含的所有三角形。
2、表面搜索算法 表面搜索算法大致可以分为两个步骤:第一步,在模型包含的所有三角形中搜索符合相 同数学方程的三角形。第二步,判断搜索到的三角形是否有邻接关系,如果有添加到要搜索 的表面,如果没有则抛弃。 Surface* buildSurface(Triangle* pSeed,Vector* all_triangle){ Surface *surface = new Surface(); surface->addTriangle(pSeed); std::vector buf;
/*查找所有符合法线相等条件的三角形*/ for (unsigned int i=0; i< all_triangle.size(); i++) { Triangle* tri = all_triangle);
//判断两个向量是否满足特定方程,这一步尤为重要 //isConsistent()方法可以重载多个以便分别求解平面、 //柱面、球面等数学定义。
if (isConsistent (pSeed->getNormal(),tri->getNormal()) && tri->getOwnedSurface() == NULL){
buf.push_back(tri); } }
//在符合法线相等的三角形中查找和平面邻接的三角形 //找到的三角片虽然都符合同一个数学方程算法,但是 //它们未必处在同一个曲面上(如两个曲面平行),所以 //要进一步判定它们的邻接关系。 Triangle *tri = getAdjacencyTriangle(surface,&buf); for(;tri != NULL;){ surface->addTriangle(tri); // 如果是邻接三角形则添加到曲面上
surface->rebuild(); //添加完三角形后需要重新构建平面
//以便确定曲面的边 tri = getAdjacencyTriangle(surface,&buf);//本方法确定曲面的边和所有 //符合特定数学方程三角形的 //邻接关系。 } return surface; }
四、STL文件的表示格式 本节将详细介绍STL文件的格式。以便于大家分析。大家可以编制文件读取程序直接将STL文件中Outer loop关键字包含的顶点信息和Facet normal关键字包含的法向量信息创建成第三节中介绍的Triangle类。然后,将Triangle和法向量信息放到osg::Geometry类中进而显示在osg::Viewer中。简洁起见,读取程序不再讨论。
1、介绍 STL是固体界面描述语言(Stereolithography Interface Language)的缩写,是一种快速成型标准。任意表面的图元是三角形,三角形的法向量遵循逆时针轮廓方向。 2、关键字 Solid
Facet Normal
Outer
Loop
Vertex
Endloop Endfacet
Endsolid
3、语法 Solid [part name]
Facet normal value value value Outer loop Vertex value value value Vertex value value value
Vertex value value value Endloop Endfacet ….. Endsolid [part name] 4、正方体样例 solid
facet normal 0.000000 1.000000 0.000000 outer loop vertex 1.000000 1.000000 1.000000 vertex 1.000000 1.000000 -1.000000 vertex -1.000000 1.000000 -1.000000 endloop endfacet facet normal 0.000000 1.000000 0.000000 outer loop vertex 1.000000 1.000000 1.000000 vertex -1.000000 1.000000 -1.000000 vertex -1.000000 1.000000 1.000000 endloop endfacet facet normal 0.000000 0.000000 1.000000 outer loop vertex 1.000000 1.000000 1.000000 vertex -1.000000 1.000000 1.000000 vertex -1.000000 -1.000000 1.000000 endloop endfacet facet normal 0.000000 0.000000 1.000000 outer loop vertex 1.000000 1.000000 1.000000 vertex -1.000000 -1.000000 1.000000