模型解析之独立顶点的筛选

1.模型需求

存储三维模型的文件，通常需要更高效的空间分配，来尽量减少文件的物理体积。

例如一个模型，可能存有position,uv,normal,tangents ... 等等相关信息。

如果简单的存储为position数组，uv数组，由于这些数组钟可能会有重复数据，因此会造成存储空间的浪费:

因此，通过使用一个索引数组，可以更高效的利用有限的存储空间。

2.渲染需求

在我们使用底层图形API渲染模型时，首先我们需要将模型读入内存中。

我们了解到，许多模型通过使用索引来节省存储空间，而在渲染模型时，我们需要为API提供完整的三角形数据，所以我们需要还原索引为原始的形式。

这样，某个被周围三角形公用的顶点有可能会有数份相同的数据在内存中，不仅增加了内存的消耗，也增加了渲染时的消耗。

3.解决方案

为了解决模型与渲染需求不一致的问题，我们可以通过在载入模型后，对模型数据进行处理，来使其满足我们的渲染需求。

在Opengl中，可以通过element_array_buffer来进行Indexed Drawing，即通过一个索引，来减少重复数据，减少带宽的消耗。

接下来，只需要从原始顶点列表中，找出那些拥有相同数据的顶点，将其替换为索引，索引到我们的独立定点列表，就可以得到符合渲染需求的数据了。

第一时间，我们会想到使用嵌套循环来查找独立定点数组：

不过很显然，两个嵌套的循环，其中内循环会随着时间的推移而增长，卖域名这种方式的CPU消耗非常大。

甚至在发布模式下，处理一个5万顶点的模型都需要几秒钟来完成。

因此我们需要优化其中的内循环，即寻找unique vertex的方法。

如何优化此方法呢？通过查阅知名开源模型解析库Assimp的相关实现，看到了一个非常巧妙的办法。

我们可以通过空间排序来解决这个问题，将曾经需要遍历整个uniqueVertices列表的循环改为一个简单的查询操作。

Assimp的实现逻辑大致如下：定义一个随机平面

遍历原始定点列表
存储顶点到平面的距离，作为排序的key
根据距离对处理的定点列表进行排序

这样，通过这个空间排序的结果，我们可以快速定位到与输入顶点位置接近的潜在相同顶点列表。

通常情况下，此优化得到的潜在相同顶点列表大小不会超过10个，大大提高了数据处理的效率。

将原本需要数万此的循环，减少为数十次，成功的完成了我们的渲染需求。

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