c++语言中怎么将void类型的值分配到double*类型的实体上

在C语言中，void类型的值是没有类型的，因此不能直接将其分配给double类型的实体。但是，可以通过类型转换来实现这一点。

假设我们有一个void类型的指针变量ptr，要将其指向的值分配给一个double类型的实体d，可以使用以下代码：

double d;
void *ptr = /* 某个void类型的指针 */;
d = *((double *) ptr);  // 将ptr强制转换为double类型指针，然后取出其值赋给d

这里的关键是将void指针强制转换为double指针，然后通过*操作符取出其值。需要注意的是，如果ptr实际指向的不是一个double类型的值，那么这种转换可能会导致错误。因此，在进行强制类型转换时需要特别谨慎。

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在NX二次开发中，如何实现OBB算法获得实体的最小包容盒，通过C++语言实现

OBB算法可以用于获取三维实体的最小包容盒，下面是在NX二次开发中实现OBB算法的C++代码：

#include <uf_defs.h>
#include <uf_obj.h>
#include <uf_modl.h>
#include <uf_mtx.h>
#include <math.h>

#define MAX_POINT_NUM 1000

// 定义一个结构体用来保存三维点
typedef struct
{
    double x;
    double y;
    double z;
} Point3D;

// 定义一个结构体用来保存OBB盒子信息
typedef struct
{
    Point3D center; // OBB中心点坐标
    double axis[3][3]; // OBB三个轴的方向向量
    double extent[3]; // OBB在三个方向上的半径
} OBB;

// 获取实体的所有顶点
int GetVertices(const tag_t &objTag, Point3D *vertices, int &vertexNum)
{
    UF_MODL_ask_body_verts(objTag, &vertexNum, (double **)&vertices);
    return (vertexNum > 0) ? 0 : -1;
}

// 计算点集的中心
Point3D ComputeCenter(const Point3D *vertices, const int &vertexNum)
{
    Point3D center = { 0.0, 0.0, 0.0 };

    for (int i = 0; i < vertexNum; i++)
    {
        center.x += vertices[i].x;
        center.y += vertices[i].y;
        center.z += vertices[i].z;
    }

    center.x /= vertexNum;
    center.y /= vertexNum;
    center.z /= vertexNum;

    return center;
}

// 计算点集的协方差矩阵
void ComputeCovarianceMatrix(const Point3D *vertices, const int &vertexNum, double *cov)
{
    Point3D center = ComputeCenter(vertices, vertexNum);
    double xx = 0.0, xy = 0.0, xz = 0.0;
    double yy = 0.0, yz = 0.0, zz = 0.0;

    for (int i = 0; i < vertexNum; i++)
    {
        double dx = vertices[i].x - center.x;
        double dy = vertices[i].y - center.y;
        double dz = vertices[i].z - center.z;

        xx += dx * dx;
        xy += dx * dy;
        xz += dx * dz;
        yy += dy * dy;
        yz += dy * dz;
        zz += dz * dz;
    }

    cov[0] = xx / vertexNum;
    cov[1] = xy / vertexNum;
    cov[2] = xz / vertexNum;
    cov[3] = xy / vertexNum;
    cov[4] = yy / vertexNum;
    cov[5] = yz / vertexNum;
    cov[6] = xz / vertexNum;
    cov[7] = yz / vertexNum;
    cov[8] = zz / vertexNum;
}

// 计算协方差矩阵的特征值和特征向量
void ComputeEigen(const double *cov, double *eigenValue, double *eigenVector)
{
    double A[9], V[9], d[3];
    memcpy(A, cov, sizeof(double) * 9);

    UF_MTX_dsyev(3, A, eigenValue, V);

    d[0] = eigenValue[0];
    d[1] = eigenValue[1];
    d[2] = eigenValue[2];

    // 对特征值进行排序
    if (d[0] < d[1]) { std::swap(d[0], d[1]); UF_MTX_swap_cols(3, V, 0, 1); }
    if (d[1] < d[2]) { std::swap(d[1], d[2]); UF_MTX_swap_cols(3, V, 1, 2); }
    if (d[0] < d[1]) { std::swap(d[0], d[1]); UF_MTX_swap_cols(3, V, 0, 1); }

    memcpy(eigenVector, V, sizeof(double) * 9);
}

// 计算OBB盒子信息
void ComputeOBB(const Point3D *vertices, const int &vertexNum, OBB &obb)
{
    double cov[9], eigenValue[3], eigenVector[9];

    ComputeCovarianceMatrix(vertices, vertexNum, cov);
    ComputeEigen(cov, eigenValue, eigenVector);

    obb.center = ComputeCenter(vertices, vertexNum);

    memcpy(obb.axis[0], &eigenVector[0], sizeof(double) * 3);
    memcpy(obb.axis[1], &eigenVector[3], sizeof(double) * 3);
    memcpy(obb.axis[2], &eigenVector[6], sizeof(double) * 3);

    obb.extent[0] = sqrt(eigenValue[0]);
    obb.extent[1] = sqrt(eigenValue[1]);
    obb.extent[2] = sqrt(eigenValue[2]);
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    int vertexNum = 0;
    Point3D vertices[MAX_POINT_NUM];
    OBB obb;

    tag_t objTag = UF_OBJ_NULL;
    UF_UI_select_with_single_dialog("Select a body", "Select", &objTag);

    if (GetVertices(objTag, vertices, vertexNum) == 0)
    {
        ComputeOBB(vertices, vertexNum, obb);
        printf("OBB Center: (%.3f, %.3f, %.3f)\n", obb.center.x, obb.center.y, obb.center.z);
        printf("OBB Axis 1: (%.3f, %.3f, %.3f)\n", obb.axis[0][0], obb.axis[0][1], obb.axis[0][2]);
        printf("OBB Axis 2: (%.3f, %.3f, %.3f)\n", obb.axis[1][0], obb.axis[1][1], obb.axis[1][2]);
        printf("OBB Axis 3: (%.3f, %.3f, %.3f)\n", obb.axis[2][0], obb.axis[2][1], obb.axis[2][2]);
        printf("OBB Extent 1: %.3f\n", obb.extent[0]);
        printf("OBB Extent 2: %.3f\n", obb.extent[1]);
        printf("OBB Extent 3: %.3f\n", obb.extent[2]);
    }

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先通过 `UF_UI_select_with_single_dialog` 函数获取用户选择的实体，然后再通过 `GetVertices` 函数获取该实体的所有顶点。接着，我们实现了 `ComputeCenter` 函数来计算点集的中心， `ComputeCovarianceMatrix` 函数来计算点集的协方差矩阵， `ComputeEigen` 函数来计算协方差矩阵的特征值和特征向量。最后，我们实现了 `ComputeOBB` 函数来计算实体的OBB盒子信息，并输出结果。

在使用上述代码时，需要注意使用的NX版本是否支持 `UF_MTX_dsyev` 函数和 `UF_MTX_swap_cols` 函数。如果不支持，可以自行实现这两个函数。

NX二次开发，如何获取任意方向的实体的最小包容盒，用C++语言具体写出了

在NX二次开发中，可以使用函数UF_MODL_ask_bnd_box_of_object来获取实体的最小包容盒。该函数的原型如下：

int UF_MODL_ask_bnd_box_of_object(const tag_t object_tag, double *min_corner, double *max_corner)

其中，object_tag为实体对象的标签，min_corner和max_corner则为用于返回最小包容盒的数组，数组大小为3。

以下是一个示例代码，用于获取指定实体对象的最小包容盒：

#include <NXOpen/TaggedObject.hxx>
#include <NXOpen/Part.hxx>
#include <NXOpen/Body.hxx>
#include <NXOpen/UF_MODL.h>

using namespace NXOpen;

void getBoundingBox(const TaggedObject& obj, double min_corner[3], double max_corner[3])
{
    tag_t obj_tag = obj.Tag();
    UF_MODL_ask_bnd_box_of_object(obj_tag, min_corner, max_corner);
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    Part *part = NXOpen::Session::Parts()->Work();
    Body *body = dynamic_cast<Body*>(part->FindObject("SOLID_BODY"));
    double min_corner[3], max_corner[3];

    getBoundingBox(*body, min_corner, max_corner);

    std::cout << "Min corner: (" << min_corner[0] << ", " << min_corner[1] << ", " << min_corner[2] << ")" << std::endl;
    std::cout << "Max corner: (" << max_corner[0] << ", " << max_corner[1] << ", " << max_corner[2] << ")" << std::endl;

    return 0;
}

该代码中的函数getBoundingBox接受一个TaggedObject对象作为参数，其中包含了实体对象的标签。函数使用UF_MODL_ask_bnd_box_of_object来获取最小包容盒，并将结果存储在min_corner和max_corner数组中。最后，程序将最小包容盒的坐标输出到控制台上。