CGAL | |
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Basisdaten
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Entwickler | The CGAL Project |
Erscheinungsjahr | 1995 |
Aktuelle Version | 6.0[1] (27. September 2024) |
Betriebssystem | Linux, Windows, MacOS |
Programmiersprache | C++ |
Kategorie | Programmbibliothek |
Lizenz | GPL |
https://www.cgal.org |
Die Computational Geometry Algorithms Library (CGAL) ist eine Open-Source-Programmbibliothek, die verschiedene Funktionalitäten zur Berechnung von Computergeometrien bereitstellt.
Das Projekt wurde von 8 Universitäten gegründet und dabei von einer Gruppe von Mitarbeitern von Instituten wie INRIA, CNRS-Liris aus Frankreich, ETH Zürich, der Universität von Tel Aviv geführt. Dazu kommen einige Entwickler weltweit.[2] Sehr viele akademische Projekte weltweit nutzen CGAL als eine Basis für ihre Anwendungen.[3] Prominente Beispiele sind OpenSCAD, CGLAB-Toolbox in Scilab, Yade Open DEM, ISO2MESH, Simulation Open Framework SOFA, OpenMEEG.
2009 benutzt Matlab die CGAL Triangulation.[4]
2011 gewinnt CGAL den Meshing Maestro Award.[5][6]
2012 wurde ein Buch zu CGAL beim Springer Verlag veröffentlicht.[7]
2013 wurde CGAL um Räume und Geometrie außerhalb der normalen euklidischen 3D-Form erweitert.[8]
2015 wurden Polygonnetze eingeführt. Dazu wurde die Reduktion von Oberflächennetzen auf Pfade (Skeletonization) erweitert.[9][10]
2017 wurde die Anwendung von CGAL mit dem Ivanka Plugin von Rhino 3D in der Schmuckindustrie bei Swarowski gezeigt.[11]
Im Jahr 2017 benutzt das College de France CGAL zur Vermittlung der Basis der Geometrien in Software.[12]
2018 wurde CGAL um periodische 3D-Netze erweitert.[13]
2019 wurde die Netz Approximation von Dreiecksnetzen mit starker Reduktion der Elemente eingeführt für Reverse Engineering.[14] Dazu wurde die Heat Methode für Oberflächen zur Messung der kürzesten Distanz eines Pfads addiert.[15] Die Vernetzung wurde mit hyperbolischen und periodisch hyperbolischen Algorithmen erweitert.[16] Es ist auch ein direktes Plugin in Paraview verfügbar, um Netze dort zu verfeinern.[17] Die Vernetzung mit Polygonnetzen wurde stark verbessert für harte Probleme.[18] Die Kantenerkennung in Oberflächennetzen wurde stark verbessert.[19] Simon Giraudot veröffentlicht ein Tutorial zur Rekonstruktion von Oberflächen.[20] Die Erkennung der optimalen Kubus (Bounding Box) eines Modells wurde optimiert.[21]
Höhepunkte der Entwicklung im Jahr 2020 sind das Remeshing mit Tetraedern und die neue Vernetzung von Oberflächen.[22][23]
Im April 2021 wurde die Orthtree-Methode vorgestellt, die gegenüber anderen Baum-Methoden in einigen Anwendungen signifikante Vorteile in der Leistung hat.[24]
Die Triangulation auf einer Kugel wurde im Juni 2021 als neue Möglichkeit vorgestellt.[25]
Im Juni 2023 gewann das CGAL Projekt den SoCG Test of Time Award[26]
Seit 28. Juli 2023 ist Version 5.6 verfügbar mit vielen Verbesserungen in einigen Modulen.[27]
Die Bibliothek wird unterstützt für einige Plattformen:[28]
Die CGAL Bibliothek hängt von Boost C++ Bibliothek und einige CGAL Module von der Eigen—C++-Bibliothek ab.