主要实现了在模型空间下的得到一个包围所有图元的最小圆,该算法的思路是这样:
1.从点集中随机选出两个点作为直径对圆进行初始化。
2.判断下一个点p是否在圆中,如果在则继续本步骤,如果不在则进行步骤3。
3.使用p作为新圆的一个边界点,另一个边界点为距离p最远的圆上的点,使用这两个点作为直径构造新圆。
4.继续步骤2,直到遍历完所有点。
参考:https://blog.csdn.net/u010559586/article/details/90903896
实现出来的效果如图所示:

首先是获得所有的点,包括参照的点和普通实体的点,获取点之后得到的点集去重。如果是块参照要看它的Bounds属性是否有值,有值就取边界值,如果是普通实体就取Entity的Extends属性的边界点。还有如果是标注,就不计入点,因为标注的边界属性得出来的点不准确。我先得到BlockRecord的Bounds边界,然后继续把这个blockRecord遍历了一遍,得到实体。这样做,我是想把块参照也遍历进去,但是我不知道如何区分普通的实体所在的块和有名块,还有可能有匿名的块参照,我区分不了,,就重复遍历了,最后得到的点集去个重就行了。
代码:

 public void GetAllPts()
{ using (var trans = Db.TransactionManager.StartTransaction())
{ BlockTable blkTbl = (BlockTable)trans.GetObject(Db.BlockTableId, OpenMode.ForRead); foreach (ObjectId oId in blkTbl)
{ var rec = trans.GetObject(oId, OpenMode.ForRead) as BlockTableRecord; if (rec != null)
{
//块参照
if (rec.Bounds.HasValue)
{
var ptMin = rec.Bounds.Value.MinPoint;
var ptMax = rec.Bounds.Value.MaxPoint;
var radius = (ptMax - ptMin).Length / 2.0;
listPts.Add(new Point3d((ptMin.X + ptMax.X) / , (ptMin.Y + ptMax.Y) / , ));
listRadius.Add(radius);
}
//实体
foreach (ObjectId entId in rec)
{
var ent = trans.GetObject(entId, OpenMode.ForRead) as Entity; //在计算边界属性时,dimension的不准确,我就跳过了
if ((ent as Dimension) != null)
{
continue;
} if (ent != null)
{
var ptMin = ent.GeometricExtents.MinPoint;
var ptMax = ent.GeometricExtents.MaxPoint; var radius = (ptMax - ptMin).Length / 2.0; listPts.Add(new Point3d((ptMin.X + ptMax.X) / , (ptMin.Y + ptMax.Y) / , ));
listRadius.Add(radius);
}
}
}
}
listPts = listPts.Distinct<Point3d>().ToList();
trans.Commit();
}
}

得到点集之后,就可以写算法了,这里,我先得到第一个圆,如果模型空间上只有一个图元,我就已这个图元的中心做圆心,边界对角线的一半作为半径 构成一个圆返回;如果是只有两个图元,我就以这两个图元的中心点做直径,直径的中点做圆心构成一个圆返回;如果是3个或者3个以上,我就以点集的第一个点,和点集的中间点构成一个圆返回。代码如下:

 public Circle GetFirstCircle()
{
//如果只有一个图,就直接返回这个图元的边界圆
if (listPts.Count == )
{
Circle c = new Circle(listPts[], Vector3d.ZAxis, listRadius[]);
return c;
}
else if (listPts.Count == )
{
var ptMin = listPts[];
var ptMax = listPts[];
var radius = (ptMax - ptMin).Length / 2.0;
var ptCenter = new Point3d((ptMin.X + ptMax.X) / , (ptMin.Y + ptMax.Y) / , ); Circle c = new Circle(ptCenter, Vector3d.ZAxis, radius); return c; }
else
{
var ptMin = listPts[];
var ptMax = listPts[listPts.Count / ];
var radius = (ptMax - ptMin).Length / 2.0;
var ptCenter = new Point3d((ptMin.X + ptMax.X) / , (ptMin.Y + ptMax.Y) / , ); Circle c = new Circle(ptCenter, Vector3d.ZAxis, radius); listPts.Remove(ptMin);
listPts.Remove(ptMax); return c;
}
}

最后是第二步和第三步的算法:

  Database Db = Application.DocumentManager.MdiActiveDocument.Database;
//所有的点集
List<Point3d> listPts = new List<Point3d>();
List<double> listRadius = new List<double>(); [CommandMethod("GetMinC")]
public void GetCircle()
{
listPts.Clear();
listRadius.Clear(); GetAllPts(); Circle minCircle = null;
if (listPts.Count >= )
{
Circle c= GetFirstCircle(); for (int i = ; i < listPts.Count; i++)
{
var pt = listPts[i]; var len = c.Radius; var cCen = c.Center; var len2 = (pt - cCen).Length; //如果pt在圆内,继续下一个点
if (len > len2)
{
continue;
}
else
{
//求圆心和pt点构成的直线和圆的交点,
//并求出pt点离圆最远的那个点pt1或者是Pt2,最后用这两个点构成一个新的圆,继续循环,直到所有的点遍历完
var line = new Line(pt, cCen); Point3dCollection pt3Coll = new Point3dCollection(); c.IntersectWith(line, Intersect.ExtendBoth, pt3Coll, IntPtr.Zero, IntPtr.Zero); var pt1 = pt3Coll[];
var pt2 = pt3Coll[]; var l1 = (pt1 - pt).Length;
var l2 = (pt2 - pt).Length; if (l1 > l2)
{
var center = new Point3d((pt1.X + pt.X) / , (pt1.Y + pt.Y) / , ); c = new Circle(center, Vector3d.ZAxis, l1/);
}
else
{
var center = new Point3d((pt2.X + pt.X) / , (pt2.Y + pt.Y) / , ); c = new Circle(center, Vector3d.ZAxis, l2 / );
}
}
}
minCircle = c;
}
else
{
minCircle = GetFirstCircle();
}
if (minCircle != null)
//加入模型空间
minCircle.ToSpace();
minCircle.Dispose();
}

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