加快体素化/交叉口测试

问题描述

我目前正在基于稀疏八叉树进行STL体素化。 我有一个文件，其中每个三角形大约有100,000个三角形，格式为[[[Point1 x-coordinate，Point1y，Point1z]，[P2x，P2y，P2z]，[P3x，P3y，P3z]]。

我为船体的体素化提供了一个可行的解决方案，但是它非常慢（在我的计算机上为10秒）。 大约需要1秒。 （使用八级深八叉树进行总固体体素化大约需要2秒钟）

现在，我正在解析每个三角形的八叉树。 对于相交检查，我需要计算100,000个三角形中每个三角形的定向边界框。在解析每个三角形的八叉树之前。

仅计算所有100,000个三角形的边界框已花费约0.800秒。那很长。 我正在PyCharm中使用“标准” Python 3。如果我没记错的话，我认为它是CPython。

for triangle in triangle_list:
    'this variables represent the x,y,z value of all three vertices of the triangle'
    'in tests this method was found to be superior to the 2D array way '

    P1x = triangle[0][0]
    P1y = triangle[0][1]
    P1z = triangle[0][2]
    P2x = triangle[1][0]
    P2y = triangle[1][1]
    P2z = triangle[1][2]
    P3x = triangle[2][0]
    P3y = triangle[2][1]
    P3z = triangle[2][2]

    'the bounding box for the triangle is determined'
    'i used python integrated min max methods to find the smalles x,z value for all of the three vertices'


    bbtrxmin = min(P1x,P2x,P3x)
    bbtrxmax = max(P1x,P3x)
    bbtrymin = min(P1y,P2y,P3y)
    bbtrymax = max(P1y,P3y)
    bbtrzmin = min(P1z,P2z,P3z)
    bbtrzmax = max(P1z,P3z)

因为我是编程的新手，所以我不知道可以进行哪些更改以加快处理速度。我已经在寻找另一种算法，但是并没有太大改变。

我尝试过的事情：

替代A：

P1t=triangle[0]
P2t=triangle[1]
P3t=triangle[2]

bbtrxmin = min(P1t[0],P2t[0],P3t[0])
bbtrxmax = max(P1t[0],P3t[0])
bbtrymin = min(P1t[1],P2t[1],P3t[1])
bbtrymax = max(P1t[1],P3t[1])
bbtrzmin = min(P1t[2],P2t[2],P3t[2])
bbtrzmax = max(P1t[2],P3t[2])

替代B：

def maX(a,b):
    if a > b:
        return a
    else: 
        return b

def miN(a,b):
    if a < b:
        return a
    else:
        return b  

P1t=triangle[0]
P2t=triangle[1]
P3t=triangle[2]

bbtrxmin = miN(P1t[0],miN(P2t[0],P3t[0]))
bbtrxmax = maX(P1t[0],maX(P2t[0],P3t[0]))
bbtrymin = miN(P1t[1],miN(P2t[1],P3t[1]))
bbtrymax = maX(P1t[1],maX(P2t[1],P3t[1]))
bbtrzmin = miN(P1t[2],miN(P2t[2],P3t[2]))
bbtrzmax = maX(P1t[2],maX(P2t[2],P3t[2]))

替代方案A稍慢一些，但没有显着差异。 备选方案B约为1秒（不包括功能定义）。 此操作的最大目标不应超过0.100秒。

您是否知道如何加快针对100,000个三角形的简单3D定向边界框的计算？我必须使用Python，但可以更改编译器。

您对如何加快整个STL / Octree体素化过程有何建议？也许我什至不需要检查所有三角形？我读了很多论文，其中大多数都检查了每个三角形，但是如果您有什么好主意，我可以接受。

非常感谢您。

编辑17.09.2020：

我现在正在使用PyPy，因为我希望JIT Comiler可以大大提高速度。 我做了一些测试，结果很好。 一切都以更快的速度运行，但是瓶颈仍然是以下代码：

bbtrxmax = max(P1x,P3x)
bbtrymin = min(P1y,P3y)
bbtrymax = max(P1y,P3y)
bbtrzmin = min(P1z,P3z)
bbtrzmax = max(P1z,P3z)

确定边界框。其余代码（大约300行带有不同变量的代码在300毫秒内运行，并且该位在100,000次重复中耗时4秒。

有什么新建议吗？

解决方法

我不是100％肯定我了解您要尝试做的事情：每个三角形需要一个边界框还是所有三角形都需要一个整体边界框？似乎像第一个，但只是检查。

几种解决此问题的方法：

• 尝试使用NumPy数组，因为min（）和.max（）操作可以在整个数组切片上工作（一维矢量，二维数组等）
• 当需要原始速度时，Numba，Cython和f2py可能是不错的选择：对于Cython，您可能需要混合使用Python和C（或直接在C中编写循环）。 F2py包装了fortran模块，在您的情况下，看起来很容易编写代码。