VisualHull && association4D 观摩记录

　　简单记录一下自己对VisualHull 和 association4D 两个程序的理解，没有别的意思（当然是真的

　　由于进度还很慢，暂时只是简单记录一下发现的点和踩过的坑，做完再把资料汇总。

VisualHull

①模块划分

　　首先我们需要大致读懂原本的代码。

　　直接从main里面看这个程序都做了什么工作，主要消耗时间的是getModel()，getSurface()，saveModel()，saveModelWithNormal()，PoissonRecon.x64，我们就只关心这些好了。

　　大致看一下这些模块各自消耗了多少时间：

　　

　　（此处第一个数字是这个本身模块的耗时，第二个数字是累计耗时，总耗时5.16s，除去外部代码PoissonRecon的话是2.61s）

②初步优化

　　接下来我们看看哪些模块可以优化。

　　先放一张优化后的图：

　　

getModel

　　这个部分的作用是将图片信息还原为三维点阵，每个点0/1表示这个点是否在模型的内部。

　　原本代码的写法是暴力三个for，每个位置都judge一次，这样显然有大量空白位置被judge了很多次。

　　于是我们采用这么一种方法：先随便找到一个在模型内部的点，从这个点开始搜索，遇到模型外部的点就不往外搜，满满填满这个模型的内部。这样一来，如果模型是被分割成多个块，它就只能找到一个，但是没有关系，我们默认人体模型都是连在一起的好了……

　　效率：839ms->207ms，这个与最终结果里模型的大小有关，模型越小，效率越高。

saveModel && saveModelWithNormal

　　这个纯粹是在输出，就没什么技术含量，但是原代码是用流输出，那显然我们改成fprintf或者fwrite就会快很多。实际快了接近50%。

　　到这里前4个模块快了一半，但咱好像没啥可以接着往下做的地方了，比较瓶颈完完全全是在于输出，那个PoissonRecon又实在不想动它。

③尝试自己导ply文件

　　查一下ply文件的编码格式，我们就只需要输出一些点的坐标和面的坐标就行了。在前面的getModel、getSurface中我们已经把点处理出来了，那自己把面也捣鼓出来不就完事了嘛。

　　从点生成面的部分我是直接枚举点阵中每一个单位立方体，根据8个点的状态来判断要给它加哪些面，大致枚举一下哪些矩形、哪些三角形有可能出现就往里塞。

　　

　　效率还是很高的，只需0.8s，效果嘛……就有点丑了。

　　 

　　总体看还行，放大看就很粗糙了。

　　

association4D

①准备工作

　　VisualHull没有任何问题，association4D（15）存在缺dll导致OpenCV无法正常读入视频的问题，更新后时测需要将助教放在x64/Release下的opencv_videoio_ffmpeg310_64.dll修改为opencv_ffmpeg310_64.dll。

　　原代码在我的笔记本上需要126s左右。嗯，这个时间挺好的，优化起来效率的提高肉眼可见。

　　删掉SaveResult最后的三个imwrite，时间降到14s。再仔细测试各模块耗时，输入9+s，SaveResult 4+s，核心工作模块加起来不到0.5s。

　　瓶颈在输入输出这让我优化个啥？？？