茂之钳
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2.5 KiB
C++
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C++
#pragma once
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#include "vde/core/point.h"
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#include <vector>
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#include <array>
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#include <functional>
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namespace vde::curves {
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using core::Point3D;
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using core::Vector3D;
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/**
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* @brief 均匀参数化曲面三角化
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*
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* 在参数域 [0,1]×[0,1] 上生成 res_u×res_v 均匀采样点，
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* 调用 eval(u,v) 求值后将每个四边形拆为两个三角形。
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*
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* @param eval 曲面求值函数 eval(u,v) -> Point3D，参数 (u,v) ∈ [0,1]×[0,1]
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* @param res_u u 方向子分段数（≥ 1）
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* @param res_v v 方向子分段数（≥ 1）
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* @return {顶点数组, 三角形索引数组}，三角形为 {i0,i1,i2}
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*
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* @note 总顶点数 = (res_u+1)×(res_v+1)，三角形数 = 2×res_u×res_v
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* @code{.cpp}
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* auto [verts, tris] = tessellate(
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* [&](double u, double v) { return surface.evaluate(u,v); },
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* 20, 20);
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* @endcode
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* @see adaptive_tessellate
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* @ingroup curves
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*/
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std::pair<std::vector<Point3D>, std::vector<std::array<int, 3>>>
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tessellate(const std::function<Point3D(double,double)>& eval,
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int res_u, int res_v);
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/**
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* @brief 自适应曲面三角化
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* 基于法向角度偏差的自适应细分策略：
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* 从 min_res×min_res 初始网格开始，对每个四边形检查四个角点的法向偏差。
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* 若任意相邻角点间的法向夹角超过 angle_threshold_deg，则将该四边形四分细分。
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*
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* 相比均匀 tessellate() 的优点：
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* - 曲率大的区域自动增加采样密度
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* - 平坦区域保持粗糙网格，节省面数
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*
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* @param eval 曲面求值函数 eval(u,v) -> Point3D
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* @param normal_fn 单位法向函数 normal_fn(u,v) -> Vector3D
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* @param min_res 初始每向子分段数（≥ 1），默认 2
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* @param max_depth 最大递归深度，限制总面数，默认 6
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* @param angle_threshold_deg 法向角度偏差阈值（度），默认 5.0
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* @return {顶点数组, 三角形索引数组}
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*
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* @note 最终面数上限约为 2·min_res²·4^max_depth（实际远小于此上限）
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* @code{.cpp}
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* auto [verts, tris] = adaptive_tessellate(
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* [&](double u, double v) { return surf.evaluate(u,v); },
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* [&](double u, double v) { return surf.normal(u,v); },
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* 2, 5, 3.0); // 3° 偏差阈值，最大深度 5
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* @endcode
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* @see tessellate
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* @ingroup curves
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*/
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std::pair<std::vector<Point3D>, std::vector<std::array<int, 3>>>
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adaptive_tessellate(
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const std::function<Point3D(double,double)>& eval,
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const std::function<Vector3D(double,double)>& normal_fn,
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int min_res = 2, int max_depth = 6,
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double angle_threshold_deg = 5.0);
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} // namespace vde::curves
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