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原文阅读：CGAL：功能强大的 C++ 开源计算几何算法库

简介

CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）是一款功能强大的 C++ 开源计算几何算法库，核心用途是为各类需要几何计算、空间数据处理的场景，提供成熟、高效、精确的算法支持，避免开发者重复开发复杂的几何逻辑。只要开发的项目涉及点、线、面、体的空间关系计算、数据建模或处理，都能基于该库获得现成的解决方案。

CGAL可以跨平台，支持 Linux、macOS、Windows，兼容主流 C++ 编译器（GCC、Clang、Visual C++）。底层采用严谨的几何计算内核，避免浮点数误差，同时优化了性能，算法高效精确。支持通过 CMake 自定义编译，集成 CGAL 到需要开发的项目中，还能搭配 TBB、Qt 等库实现并行计算。CGAL 不是一个“单一功能库”，而是覆盖“几何计算全流程”的算法集合——从基础的点线面运算，到复杂的点云建模、地形生成，只要涉及“空间几何”相关的开发，都能省去大量底层算法开发工作，直接复用成熟方案。

官方文档：https://for-chance.github.io/cgal-cn/Manual/index.html

官方代码：https://github.com/CGAL/cgal/releases/tag/v6.1

核心功能

1、提供基础几何计算（核心底层能力），提供最基础的几何元素（点、线、线段、圆、多边形、多面体等）的定义和运算。例如：距离计算（两点距离、点到直线/平面距离）、相交判断（线段是否相交、圆与多边形是否重叠）、拓扑关系分析（点是否在多边形内、图形是否包含/相邻）、几何构造（多边形凸包、最小包围盒、Delaunay 三角剖分等）。

2、进行点云与网格处理，核心用于 3D 点云数据的建模和优化。点云生成地形模型（DSM 数字表面模型、DTM 数字地形模型）、三角剖分（生成 TIN 不规则三角网，是地形建模的核心数据结构）、网格优化（孔洞填充、重新网格化、简化网格、平滑处理）、筛选与分类（删除无效点/面、识别地物组件）。

3、GIS 地理信息系统，专门适配地理测绘、地形建模需求。例如：等高线提取（从地形模型中生成指定高程的等高线）、栅格化（将三角网 TIN 转换为固定分辨率的高度图/位图）、地形过滤（剔除建筑物、植被，保留裸露地面）。

4、图形学与可视化支持。例如：几何数据格式读写（支持 PLY、OFF、LAS、XYZ 等点云/网格格式）、网格渲染相关的辅助计算（如法线计算、纹理映射基础）、等值线、曲面重建等可视化所需的几何处理。

5、其他实用功能。空间检索（快速查找邻近点、范围查询）、几何形状的偏移、缩放、旋转等变换、约束优化（如带约束的三角剖分、路径规划基础）。

应用领域

CGAL的应用覆盖工程实践（GIS、机器人、工业检测）和理论研究两大维度，核心围绕计算几何相关的几何处理、分析与建模。其落地场景均依赖CGAL对几何形状、距离、拓扑关系的精准计算能力，是几何类算法开发的核心工具库。

CGAL的关键应用领域涵盖GIS/地理测绘（如无人机测绘、地形建模、等高线绘制、数字高程模型（DEM）处理）、机器人与SLAM（如点云配准、障碍物检测、基于几何距离和拓扑判断的路径规划）、三维重建（如从点云生成文物扫描、工业零件重建所需的三维网格模型）、工业检测（如零件几何尺寸测量、通过几何形状对比实现的缺陷检测）、计算机图形学（如游戏场景建模、影视特效中的几何模拟）以及科研领域（如计算几何相关的算法验证、学术研究）等多个方向。