nx二次开发 获取最小包围盒

您好！对于NX二次开发，获取最小包围盒的方法如下：

1. 获取物体的边界框坐标：使用`NXOpen.UF.BoundingBox.GetBox()`方法来获取指定物体的边界框坐标。您需要提供物体的标识符作为输入参数。

2. 计算最小包围盒：使用获取到的边界框坐标，计算出最小包围盒的尺寸和位置。您可以按照以下步骤进行计算：

a. 计算边界框的中心点坐标：通过计算边界框的最小和最大坐标之间的中点，得到边界框的中心点坐标。

b. 计算边界框的尺寸：通过计算边界框的最大坐标减去最小坐标，得到边界框的尺寸。

c. 计算最小包围盒的最小和最大坐标：根据边界框的中心点坐标和尺寸，计算出最小包围盒的最小和最大坐标。

3. 使用最小包围盒：您可以根据所需的应用场景，使用最小包围盒来进行后续操作，比如碰撞检测、包围盒优化等。

请注意，以上步骤是一个大致的指导，并且可能需要根据您的具体需求进行适当的调整和改进。希望对您有所帮助！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。

相关问题

在NX二次开发 使用OBB算法如何实现最小包围盒

OBB（Oriented Bounding Box）算法是一种用于计算三维物体最小包围盒的算法。它可以将物体的包围盒调整为任意方向，从而提高了包围盒的紧密度，更加准确地描述了物体的形状。

在NX二次开发中，可以通过以下步骤实现OBB算法：

1. 获取物体的所有顶点坐标；
2. 计算物体的协方差矩阵；
3. 对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量；
4. 将特征向量按照特征值从大到小排序；
5. 将排序后的特征向量作为物体坐标系的三个轴向量，计算物体的最小包围盒。

下面是具体的代码实现示例：

#include <vector>
#include <Eigen/Dense>

using namespace Eigen;

// 计算物体的协方差矩阵
Matrix3f computeCovarianceMatrix(const std::vector<Vector3f>& vertices)
{
    Matrix3f covarianceMatrix = Matrix3f::Zero();
    Vector3f mean = Vector3f::Zero();

    // 计算顶点坐标的平均值
    for (int i = 0; i < vertices.size(); i++)
    {
        mean += vertices[i];
    }
    mean /= vertices.size();

    // 计算协方差矩阵
    for (int i = 0; i < vertices.size(); i++)
    {
        Vector3f deviation = vertices[i] - mean;
        covarianceMatrix += deviation * deviation.transpose();
    }

    return covarianceMatrix;
}

// 计算物体的最小包围盒
void computeOBB(const std::vector<Vector3f>& vertices, Vector3f& center, Vector3f& extents, Matrix3f& orientation)
{
    // 计算协方差矩阵和特征值、特征向量
    Matrix3f covarianceMatrix = computeCovarianceMatrix(vertices);
    SelfAdjointEigenSolver<Matrix3f> eigenSolver(covarianceMatrix);
    Vector3f eigenValues = eigenSolver.eigenvalues().real();
    Matrix3f eigenVectors = eigenSolver.eigenvectors().real();

    // 将特征向量按照特征值排序
    int maxIndex = 0;
    eigenValues.maxCoeff(&maxIndex);
    Vector3f maxEigenVector = eigenVectors.col(maxIndex);
    eigenValues(maxIndex) = -1;
    int midIndex = 0;
    eigenValues.maxCoeff(&midIndex);
    Vector3f midEigenVector = eigenVectors.col(midIndex);
    eigenValues(midIndex) = -1;
    Vector3f minEigenVector = eigenVectors.col(eigenValues.maxCoeff());

    // 计算物体的中心点和包围盒尺寸
    center = Vector3f::Zero();
    Vector3f minExtents = Vector3f::Constant(std::numeric_limits<float>::max());
    Vector3f maxExtents = Vector3f::Constant(-std::numeric_limits<float>::max());
    for (int i = 0; i < vertices.size(); i++)
    {
        center += vertices[i];
        Vector3f localPos = eigenVectors.transpose() * (vertices[i] - center);
        minExtents = minExtents.cwiseMin(localPos);
        maxExtents = maxExtents.cwiseMax(localPos);
    }
    center /= vertices.size();
    extents = (maxExtents - minExtents) / 2;

    // 计算物体的姿态矩阵
    orientation.col(0) = maxEigenVector;
    orientation.col(1) = midEigenVector;
    orientation.col(2) = minEigenVector;
}

以上代码中，`vertices`为物体的所有顶点坐标，`center`为物体的中心点坐标，`extents`为物体包围盒的半长轴向量，`orientation`为物体的姿态矩阵。通过调用`computeOBB`函数，即可计算出物体的最小包围盒。

NX二次开发 通过OBB算法实现最小包围盒，C++实现

OBB（Oriented Bounding Box）算法是一种用于计算物体包围盒的算法，它可以将一个物体用一个最小的矩形盒子包围起来。下面是一个使用C++实现OBB算法的示例代码。

首先，我们需要定义一个表示3D向量的结构体：

struct Vector3
{
    float x, y, z;

    Vector3() : x(0), y(0), z(0) {}
    Vector3(float x_, float y_, float z_) : x(x_), y(y_), z(z_) {}

    Vector3 operator+(const Vector3& other) const
    {
        return Vector3(x + other.x, y + other.y, z + other.z);
    }

    Vector3 operator*(float scalar) const
    {
        return Vector3(x * scalar, y * scalar, z * scalar);
    }

    Vector3 operator-(const Vector3& other) const
    {
        return Vector3(x - other.x, y - other.y, z - other.z);
    }

    // 计算向量的长度
    float Length() const
    {
        return sqrt(x * x + y * y + z * z);
    }

    // 计算向量的单位向量
    Vector3 Normalized() const
    {
        float len = Length();
        if (len > 0)
        {
            return Vector3(x / len, y / len, z / len);
        }
        else
        {
            return Vector3();
        }
    }
};

接下来，定义一个表示3D物体的结构体，包含物体的顶点和面信息：

struct Mesh
{
    std::vector<Vector3> vertices;
    std::vector<std::vector<int>> faces;

    // 计算物体的最小包围盒
    void CalculateOBB(Vector3& center, Vector3& size, Vector3& axisX, Vector3& axisY, Vector3& axisZ) const
    {
        // 计算物体的中心点
        center = Vector3();
        for (int i = 0; i < vertices.size(); i++)
        {
            center = center + vertices[i];
        }
        center = center * (1.0f / vertices.size());

        // 计算协方差矩阵
        float cov[3][3] = { 0 };
        for (int i = 0; i < vertices.size(); i++)
        {
            Vector3 delta = vertices[i] - center;
            cov[0][0] += delta.x * delta.x;
            cov[0][1] += delta.x * delta.y;
            cov[0][2] += delta.x * delta.z;
            cov[1][0] += delta.y * delta.x;
            cov[1][1] += delta.y * delta.y;
            cov[1][2] += delta.y * delta.z;
            cov[2][0] += delta.z * delta.x;
            cov[2][1] += delta.z * delta.y;
            cov[2][2] += delta.z * delta.z;
        }

        // 计算协方差矩阵的特征向量和特征值
        float eigenvalues[3];
        float eigenvectors[3][3];
        diagonalize(cov, eigenvalues, eigenvectors);

        // 计算物体的大小以及三个轴的方向
        size = Vector3(sqrt(eigenvalues[0]), sqrt(eigenvalues[1]), sqrt(eigenvalues[2]));
        axisX = Vector3(eigenvectors[0][0], eigenvectors[1][0], eigenvectors[2][0]);
        axisY = Vector3(eigenvectors[0][1], eigenvectors[1][1], eigenvectors[2][1]);
        axisZ = Vector3(eigenvectors[0][2], eigenvectors[1][2], eigenvectors[2][2]);
    }

private:
    void diagonalize(float mat[3][3], float eigenvalues[3], float eigenvectors[3][3]) const
    {
        // 采用Jacobi迭代法求解特征向量和特征值
        constexpr int MAX_ITERATIONS = 100;
        constexpr float EPSILON = 1e-8f;

        float offdiag = 0.0f;
        float maxOffdiag = 0.0f;
        float diag[3] = { mat[0][0], mat[1][1], mat[2][2] };
        float off[3] = { mat[1][2], mat[0][2], mat[0][1] };
        float rot[3][3] = { 0 };
        for (int i = 0; i < MAX_ITERATIONS; i++)
        {
            int p, q;
            maxOffdiag = off[0];
            p = 0;
            q = 1;
            if (fabsf(off[1]) > fabsf(maxOffdiag))
            {
                maxOffdiag = off[1];
                p = 1;
                q = 2;
            }
            if (fabsf(off[2]) > fabsf(maxOffdiag))
            {
                maxOffdiag = off[2];
                p = 0;
                q = 2;
            }
            if (fabsf(maxOffdiag) < EPSILON)
            {
                break;
            }

            float theta = (diag[q] - diag[p]) / (2.0f * maxOffdiag);
            float s = (theta >= 0.0f) ? 1.0f : -1.0f;
            float t = s / (fabsf(theta) + sqrt(1.0f + theta * theta));
            float c = sqrt(1.0f - t * t);
            float tau = t / (1.0f + c);
            float tmp = s * maxOffdiag;
            diag[p] -= tmp;
            diag[q] += tmp;
            off[p] -= tmp;
            off[q] = 0.0f;
            for (int j = 0; j < 3; j++)
            {
                tmp = c * rot[j][p] - s * rot[j][q];
                rot[j][q] = s * rot[j][p] + c * rot[j][q];
                rot[j][p] = tmp;
            }
            for (int j = 0; j < 3; j++)
            {
                tmp = c * rot[p][j] - s * rot[q][j];
                rot[q][j] = s * rot[p][j] + c * rot[q][j];
                rot[p][j] = tmp;
            }
        }

        eigenvalues[0] = diag[0];
        eigenvalues[1] = diag[1];
        eigenvalues[2] = diag[2];
        eigenvectors[0][0] = rot[0][0];
        eigenvectors[0][1] = rot[0][1];
        eigenvectors[0][2] = rot[0][2];
        eigenvectors[1][0] = rot[1][0];
        eigenvectors[1][1] = rot[1][1];
        eigenvectors[1][2] = rot[1][2];
        eigenvectors[2][0] = rot[2][0];
        eigenvectors[2][1] = rot[2][1];
        eigenvectors[2][2] = rot[2][2];
    }
};

最后，我们可以通过以下代码来使用OBB算法计算物体的包围盒：

Mesh mesh;
// 加载物体的顶点和面信息
// ...

Vector3 center, size, axisX, axisY, axisZ;
mesh.CalculateOBB(center, size, axisX, axisY, axisZ);

这样，我们就可以获得物体的最小包围盒的中心点、大小以及三个轴的方向了。