opencascade 判断点在模型内外的方法是采用八叉树的吗

是的，OpenCASCADE在判断点在模型内外的过程中使用了八叉树（Octree）数据结构来提高效率。八叉树是一种用于空间划分的树形结构，将空间划分为八个相等大小的子空间，并将模型的几何信息存储在相应的子空间中。

通过使用八叉树，OpenCASCADE可以将模型的几何信息进行层次化的组织和管理。在判断一个点是否在模型内部时，OpenCASCADE会先进行快速的空间搜索，确定点所在的八叉树节点。然后，通过进一步遍历该节点所对应的子空间，判断点与子空间内的几何体是否有交集。这种层次化的搜索和判断过程能够有效地减少计算量，提高判断效率。

使用八叉树作为空间划分数据结构，OpenCASCADE能够快速定位点所在的子空间，并只对相关的几何体进行精确的相交计算，从而减少了不必要的计算开销。因此，八叉树在OpenCASCADE中被广泛应用于点与模型位置关系判断的优化。