继上文继续写。有了顶点迭代器之后就可以利用MItMeshVertex类的getConnectedVertices方法来获取相连点并代入平滑算法。

选择什么样的平滑算法呢?本人比较懒,直接打开了计算机图形学(第四版)322页直接用bezier样条曲线的方法来做平滑。该算法的公式比较复杂,有大量阶乘计算,考虑到执行效率的问题,我决定简化这个式子,即在三点相连形成一条线的情况下,中间点的位置式子如下:

x(u) = x0 *(2!/(0!*2!) )*(u^0)*((1-u)^2)

+ x1 *(2!/(1!*1!) )*(u^1)*((1-u)^1)

+ x2 *(2!/(2!*0!) )*(u^2)*((1-u)^0)

y(u) = y0 *(2!/(0!*2!) )*(u^0)*((1-u)^2)

+ y1 *(2!/(1!*1!) )*(u^1)*((1-u)^1)

+ y2 *(2!/(2!*0!) )*(u^2)*((1-u)^0)

z(u) = z0 *(2!/(0!*2!) )*(u^0)*((1-u)^2)

+ z1 *(2!/(1!*1!) )*(u^1)*((1-u)^1)

+ z2 *(2!/(2!*0!) )*(u^2)*((1-u)^0)

考虑到当前只需要调整中间点的位置,该式子的线性关系可以忽略,于是直接设u = 0.5,中间点的位置式子即可简化为:

x = x0  * 0.25 + x1 * 0.5 + x2 * 0.25

y = y0  * 0.25 + y1 * 0.5 + y2 * 0.25

z = z0  * 0.25 + z1 * 0.5 + z2 * 0.25

该式子只是针对曲线上两点相邻的情况得。

考虑到利用顶点迭代器MItMeshVertex的getConnectedVertices方法得到的相连点一般都是四个(生产中大量使用四角面),所以需要对该式子拓展一下。又由于相连点数量不确定,因为会有三角面,也可能当前中间点在模型边缘上,导致相连点不会一直是四个。所以本人干脆删繁就简以性能为先,将式子转为求中值的形式:

x = (x0 + x1 + ... + xn) / connectedlist.length()

y = (y0 + y1 + ... + yn) / connectedlist.length()

z = (z0 + z1 + ... + zn) / connectedlist.length()

这样就省事了,当然这样的结果就是顶点特征不会明显,模型彻底平滑了。但考虑性能至上,就不纠结了。收工了~

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