2016年7月26日 · bvh实现起来比八叉树稍微麻烦一点，八叉树只需要知道场景的大小和模型的精度就能进行分割，然后将模型一个个塞进去即可，而bvh需要了解全部的模型信息才能进行下一步分割。

2020年2月6日 · 在计算机图形学中，BVH树是一种空间划分的数据结构，广泛运用于光线追踪。 今天来讲述一下它的建立和遍历方法。 1.遍历当前场景中的所有物体，存储下它们的每一个图元（primitive，例如三角形、圆形等）；对每一个图元，计算它们的包围盒。 2.递归构建BVH树。 BVH树是一种二叉树，每一个节点记录了它自己的包围盒。 对于叶子节点，它存储了它所包含的所有图元；对于非叶子节点，记录了它所包含的孩子节点。 节点的定义如下： BVHBuildNode* …

2020年9月5日 · BVH 全称 Bounding Volume Hierarchy，即层次包围盒，是一种场景管理的数据结构。BVH 用 AABB 的盒子（碰撞箱）包围一组三角面片。 光线要击中盒子中的三角形的必要条件，是光线击中盒子。如果光线没有击中盒子，那么必定不会击中盒子里面的所有三角形。

具体来说，BVH的核心思想就是用体积略大而几何特征简单的包围盒来近似描述复杂的几何对象，并且这种包围盒是嵌套的，我们只需要对包围盒进行进一步的相交测试，就可以越来越逼近实际对象（很明显这个功能需要用到树形的层次结构）。 下面我尝试详细地写一下BVH的构建过程。 首先我们需要将场景中的物体全都容纳在一个大的包围盒里面。 然后再进一步细分。 我们不妨设置一个简单的长方体包围盒（2D）。 假设此时存在一条射线，我们怎么去判断这条射线和包 …

层次包围体技术 (BVH) 指的是将所有包围体分层逐次地再次包围，获得一个更大的包围体，直到包围住所有物体。 实际上，它是一个树形结构，因此可以仿照树的结构，将两个或三个小的包围体包围成一个更大的包围体，以此类推。 在本文中，选择轴对齐包围盒 (AABB) 进行 BVH 的构造，并规定一个包围体只能包围两个小的包围体。 因此，在本文 BVH 中，节点类型只有两种： 合并节点的步骤： 计算 N_ {new} 与 N_ {1} 的并集 AABB 。 计算结果为 N_0 的 AABB. 分离节点为合 …

2023年7月2日 · BVH 是一种通用的人体特征动画文件格式，基于人体关节（Joint）的树状结构进行存储。 BVH 文件分为 Hierarchy 和 Motion 两部分, Hierarchy部分是描述虚拟角色的 树形结构，Motion 部分是记录每一帧虚拟角色运动的姿态。 下面是一个标准的 BVH 文件。 OFFSET 0.000000 0.000000 0.000000. CHANNELS 6 Xposition Yposition Zposition Xrotation Yrotation Zrotation. JOINT lHip. OFFSET 0.100000 -0.051395 0.000000.

BVH是一种基于primitive细分的射线相交加速方法，该方法将primitive划分为一个不相交集的层次结构。 (相比之下，空间细分通常将空间划分为一个不相交集的层次结构。

本文介绍了如何使用BVH（Bounding Volume Hierarchy）数据结构来加速光线追踪的遍历过程，通过构建和优化BVH树，减少了光线与场景中图元的求交时间，提高了渲染效率。

2023年6月1日 · BVH（Bounding Volume Hierarchiy）是基于边界体积 (BV) 的结构，通过使用简单的几何形状，代替各种复杂的对象，从而加速检测效率。 简介. BV（Bounding Volume），边界体积，即一个包含了一些物体的几何结构。

2024年2月24日 · BVH 加速结构的构建通常采用两种方式，一种是简单的 对半 或 算术平均 分割构建，另一种则是基于 SAH (表面积启发算法) 的算法, 这两种方式的构建都可以直观地理解为基于不同策略的二叉树的构建，也是这个库所使用的方法。 而另一类基于 Morten Code 的线性构建法不在本系列的讨论范围内。 废话不多说，在 GPT 的帮助下快速写出伪代码来理解这一过程： // 满足子节点构建条件，通常是达到预设最大深度或剩余三角形图元数量小于等于设置叶子节点数量 …