Verwenden von Marschwürdern, um Löcher in Mesh in C# und Einheit zu erzeugen

Majoring Mesh Generation: Umgang mit Löchern in Einheit

Marching Cubes ist ein starker Algorithmus, um reibungslose, voxelbasierte Gelände in Einheit zu schaffen. Das Erzeugen von Löchern im Netz kann jedoch schwierig sein, insbesondere bei der Arbeit mit geänderten Implementierungen. Wenn bestimmte Bedingungen nicht korrekt behandelt werden, können unerwartete Geometrie -Artefakte auftreten. 🕳️

In meinem Projekt, basierend auf Paul Bourkes ursprünglichem Code, stieß ich auf ein Problem, bei dem bestimmte Zellen nicht ordnungsgemäß triangulieren konnten und Lücken im Netz hinterlassen hatten. Durch die Analyse des Verhaltens des Algorithmus stellte ich fest, dass eine falsche Handhabung von Zellwerten verantwortlich war. Das Debuggen für dies erforderte einen tiefen Eintauch, wie Werte die Triangulation beeinflussen.

Um dies zu lösen, habe ich eine Methode implementiert, um zu überprüfen, ob ein Block an einer bestimmten Position null ist, und eine Debug -Textur angewendet, um fehlende Mesh -Regionen visuell zu identifizieren. Dies ermöglichte es mir, die betroffenen Bereiche zu bestimmen und den Triangulationsprozess zu verfeinern, um ein nahtloses Gelände zu gewährleisten. 🔍

Dieser Artikel durchläuft die Implementierung und untersucht, warum Löcher in marschierenden Würfeln bilden und wie man sie behebt. Egal, ob Sie einen Voxel-Motor entwickeln oder einfach mit prozeduralem Gelände experimentieren, diese Technik zu beherrschen, ist für glatte, hochwertige Maschen von entscheidender Bedeutung!

Optimierung der Maschengenerierung mit Marschwürdern

Die oben bereitgestellten Skripte zielen darauf ab, Voxel-basierte Gelände effizient zu generieren und zu debuggen Marching Cubes Algorithmus in Einheit. Das primäre Skript, "MarchingCubesmeshGenerator", verarbeitet ein 3D -Gitter von Dichtewerten, um eine glatte Triangulatoberfläche zu erzeugen. Diese Methode ist bei der Erzeugung von Verfahrensgebieten von entscheidender Bedeutung, beispielsweise bei Spielen im Minecraft-Stil oder bei medizinischen Bildgebung. Durch die Bewertung jedes Würfels innerhalb des Rasters bestimmt das Skript, wie Scheitelpunktpositionen basierend auf Dichteschwellen interpolieren können. Dies ermöglicht die Erstellung von organisch aussehenden Oberflächen anstelle von blockigen Voxelstrukturen. 🏔️

Das zweite Skript, "Meshdebugger", konzentriert sich darauf, fehlende Dreiecke oder Lücken im erzeugten Netz zu identifizieren. Dies geschieht durch Überlagern a Debugg -Textur In Problembereichen, indem sie Entwicklern dabei helfen, Fehler im Triangulationsprozess visuell zu erkennen. Dies ist besonders nützlich, wenn Löcher aufgrund falscher Dichteberechnungen im Netz erscheinen. Eine reale Analogie wäre ein Bildhauer, der mit Ton arbeitet-wenn sie unerwünschte Lücken in ihrer Skulptur finden, pflücken sie sie. In ähnlicher Weise bietet dieses Skript eine Möglichkeit, diese Lücken im digitalen Gelände zu "sehen".

Eines der Hauptmerkmale dieser Skripte ist ihre Modularität. Die Logik der Maschengenerierung ist so strukturiert, dass sie für verschiedene Projekte wiederverwendet werden kann, die eine 3D -Oberflächenrekonstruktion erfordern. Die Implementierung umfasst Leistungsoptimierungen wie die Verwendung von Listen anstelle von Arrays für dynamische Datenbehandlungen und -anrufe Mesh.recalculatenormalen () um glatte Beleuchtungseffekte zu gewährleisten. Diese Praktiken verbessern sowohl die visuelle Qualität als auch die Recheneffizienz. Ohne diese Optimierungen könnte die Geländegenerierung träge sein, insbesondere bei der Arbeit mit großen Voxelgittern.

Schließlich spielt Unit -Tests eine entscheidende Rolle bei der Validierung, dass das Netz korrekt erzeugt wird. Das Skript "marchingCubests" überprüft, ob das generierte Netz über die erwartete Anzahl von Scheitelpunkten und Dreiecken verfügt. Dieser Schritt ähnelt der Durchführung einer Qualitätsprüfung in einem Herstellungsprozess - bevor ein Auto die Fabrik verlässt, wird strenge Tests durchgeführt, um sicherzustellen, dass alle Teile korrekt funktionieren. Ebenso helfen diese Tests den Entwicklern dabei, Fehler zu fangen, bevor sie die Leistung des Spiels beeinflussen. 🛠️ Durch die Integration von Debugging- und Test -Tools stellt dieser Ansatz sicher, dass die prozedurale Netzerzeugung sowohl genau als auch effizient bleibt.

using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

public class MarchingCubesMeshGenerator {
    private float isolevel = 1f;
    private List<Vector3> vertices = new List<Vector3>();
    private List<int> triangles = new List<int>();

    public Mesh GenerateMesh(float[,,] densityGrid, int sizeX, int sizeY, int sizeZ) {
        for (int x = 0; x < sizeX - 1; x++) {
            for (int y = 0; y < sizeY - 1; y++) {
                for (int z = 0; z < sizeZ - 1; z++) {
                    ProcessCube(x, y, z, densityGrid);
                }
            }
        }

        Mesh mesh = new Mesh();
        mesh.vertices = vertices.ToArray();
        mesh.triangles = triangles.ToArray();
        mesh.RecalculateNormals();
        return mesh;
    }

    private void ProcessCube(int x, int y, int z, float[,,] densityGrid) {
        // Implementation for processing each cube in the grid
    }
}

using UnityEngine;

public class MeshDebugger : MonoBehaviour {
    public Material debugMaterial;

    void Start() {
        MeshRenderer renderer = gameObject.AddComponent<MeshRenderer>();
        renderer.material = debugMaterial;

        MeshFilter filter = gameObject.AddComponent<MeshFilter>();
        filter.mesh = GenerateDebugMesh();
    }

    Mesh GenerateDebugMesh() {
        // Generates a simple debug mesh to overlay missing triangles
        return new Mesh();
    }
}

using NUnit.Framework;

public class MarchingCubesTests {
    [Test]
    public void TestMeshGeneration() {
        float[,,] testGrid = new float[16, 16, 16];
        MarchingCubesMeshGenerator generator = new MarchingCubesMeshGenerator();
        Mesh mesh = generator.GenerateMesh(testGrid, 16, 16, 16);

        Assert.IsNotNull(mesh, "Mesh should not be null");
        Assert.IsTrue(mesh.vertexCount > 0, "Mesh should have vertices");
    }
}

Verbesserung der Erzeugung der prozessualen Gelände mit fortschrittlichen Techniken

Während die Marching Cubes Algorithmus eignet sich hervorragend zum Generieren von glatten 3D-Oberflächen aus voxelbasierten Daten und optimiert sie für die Echtzeitleistung bleibt eine Herausforderung. Eine wichtige Verbesserung beinhaltet die Verwendung von Chunk-basierte Verarbeitung, wo das Gelände in kleinere, überschaubare Abschnitte unterteilt ist. Dieser Ansatz stellt sicher, dass nur sichtbare Stücke verarbeitet werden, was die Renderungseffizienz erheblich verbessert. Beispielsweise werden in Open-World-Spielen entfernte Geländebrocken oft vereinfacht oder nicht bis zum Bedarf gerendert. 🌍

Ein weiterer entscheidender Aspekt ist die Anwendung von adaptive Auflösung, was die Detailniveau basierend auf der Entfernung des Betrachters dynamisch anpasst. Nahaufnahmen erhalten hochauflösende Triangulation, während entfernte Regionen weniger Polygone verwenden. Diese Technik wird in Flugsimulatoren weit verbreitet, bei denen Landschaften aus der Nähe detailliert erscheinen müssen, aber aus der Ferne rechnerisch überschaubar bleiben. Ohne adaptive Auflösung würden unnötige Scheitelpunkte verarbeitet, was die Gesamtleistung verringert.

Schließlich kann die Integration von GPU-basierten Berechnungen über Shader oder Berechnen von Shader die Netzerzeugung erheblich beschleunigen. Anstatt sich ausschließlich auf die CPU zu verlassen, die zu einem Engpass werden kann, ermöglichen Berechnen Shaders gleichzeitig eine parallele Verarbeitung mehrerer Gitterzellen. Dies ist besonders nützlich, um deformierbare Echtzeit-Gelände zu erzeugen, wie z. B. Höhlen, die sich dynamisch bilden, wenn sich die Spieler in den Boden graben. Durch die Nutzung von GPU -Power schaffen Spiele wie No Man's Sky große, prozedural erzeugte Welten, die sich nahtlos und immersiv anfühlen. 🚀