八叉树管理3D场景很好的讲述

福特兰八叉树 Fortran八叉树实现。 测试 $ mkdir build && cd build $ cmake .. $ make $ ./octree_test [point number, default is 100]

1. 您可以运行脚本来查看示例。 2. 您也可以使用自己的案例。 3. 你自己的例子应该是一个结构体数组，它的元素代表物体的初始状态。 每个元素（主体）包含 4 个字段：质量（一个正标量）、位置（一个 1×3 的向量，相对于原点）、速度（一个 1×3 的向量）和加速度（一个 1- by-3 向量）。 您可以检查这些脚本和文件夹 TestCase 中的示例。 与可视化相关的设置在 Viewer 类中。 您可以修改代码以查看会发生什么:) (a) 标记大小，(b) 轴限制，(c) 是否应用固定轴，(d) 选择是否显示小网格，(e) 选择是否显示星迹，以及 (f)选择是否突出显示星 1。 4. 请注意，该程序无法处理碰撞 - 它们只是“通过”彼此（实际上并非如此）。 Script2starCollision 脚本显示了在这种情况下会发生什么。 5.只是一个原型，可能有一些错误。 Ctrl+C 终

octomap_path_planner 用于在八叉树 3D 地图中进行规划的波前路径规划器。

虚拟现实中的碰撞检测，一种基于八叉树的OBB包围盒碰撞检测方法.pdf

针对大数据环境下, 三维模型的传输和存储需求, 提出了一种基于八叉树的三维点云有损压缩算法。该算法改进了八叉树分割的停止条件, 可以在适当的深度停止分割并确保体素大小合适。同时在分割的基础上通过建立K邻域, 利用简单有效的统计方法去除原始点云的离群点。在数据结构上, 对每个节点分配位掩码, 通过操纵位掩码, 在遍历时对数据查询和操作, 并优化随后的点位置编码。该算法可以有效地移除离群点和表面杂点, 并在区间编码上提高了点云压缩效率。实验结果表明, 该算法较完整地保留了三维点云数据的关键信息, 取得了良好的压缩率并缩短了压缩时间。

一个可用的八叉树示例程序

基于深度八叉树的三维数据场LOD可视化.pdf

八叉树颜色量化算法。算法基本思路是：将图像中使用的RGB颜色值分布到层状的八叉树中。八叉树的深度可达9层，即根节点层加上分别表示8位的R、G、B值的每一位的8层节点。较低的节点层对应于较不重要的RGB值的位（右边的位），因此，为了提高效率和节省内存，可以去掉最低部的2 ~ 3层，这样不会对结果有太大的影响。叶节点编码存储像素的个数和R、G、B颜色分量的值；而中间的节点组成了从最顶层到叶节点的路径。这是一种高效的存储方式，既可以存储图像中出现的颜色和其出现的次数，也不会浪费内存来存储图像中不出现的颜色。算法特点：效率高，效果好。

大规模场景实时渲染在虚拟现实、地理信息系统、飞行模拟、城市规划和三维游戏等领域中具有非常广泛的应用，一直是人们的研究热点。 尽管图形处理器的性能相比过去有了飞速的发展，但还是不能满足大规模复杂场景实时渲染的需求。因此，必须设计出高效算法来进一步提高复杂场景的渲染速度。本文中主要针对当前渲染引擎存在的问题，提出一种高效的渲染算法。 该方法主要通过对整个场景的场景图进行树状组织和优化管理，然后利用三维场景的包围盒和场景剖分技术完成快速的视域剔除，从而达到优化管理整个复杂场景的目的，大大提高了实时渲染的速率。