CN110490921B - 一种三维gis数据的采集与处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种三维GIS数据的采集与处理方法，在螺旋上升旋转支架台的上端固定安装有载物台，将标本放置在载物台上，并通过标本固定装置将标本固定，将相机安装在相机支架上，所述的相机与计算机通讯连接，通过相机对标本进行空间720°表面数据的自动化采集，得到的表面纹理数据能够通过数据线传输至计算机软件中，对获取的数据进行三维建模，得到载物标本的三维模型讯。通过载物旋转支架台与相机旋转支架台的参数设定，实现对载物标本表面数据的自动化采集，并自动输出到计算机系统软件中，实现数据采集的自动化获取，降低手动获取影像时带来的偶然误差，提高容错率，实现空间表面数据的高质量获取，提高数据采集的工作效率。

Description

一种三维GIS数据的采集与处理方法

技术领域

本发明涉及GIS数据的采集与处理技术领域，尤其涉及一种三维GIS数据的采集与处理方法。

背景技术

随着数字城市、智慧城市的建设进程加快，三维GIS方法技术被广泛应用于多源、多维城市数据信息的管理、显示、分析，同时在国土监查、灾害防治方面也有广泛应用。

现今的三维建模数据采集方法有：遥感技术，利用高分辨率遥感影像，可以提供详细、丰富的几何和语义信息数据,是生成正射影像数据和DTM的重要数据源；三维激光扫描，利用三维激光扫描仪和系统软件来获取空间精细的三维坐标，给三维建模工作提供高精度的数据；近景摄影测量，利用图像获取设备对小物块进行目标获取等。近景摄影测量由于其成本相对低廉、易于实现等优势，较其他三维GIS数据采集方法更容易实现。

近景摄影测量由于需要大量的相片来生成庞大的点云，可采用照片建模技术实施。照片建模技术是一种图像的重构技术，通过图像中一些明显的特征，通过特定的算法，将每张照片相匹配，最终将二维图像恢复成三维形体。在这个恢复过程中，需要解决镜头畸变、光线环境、场景遮挡以及其他未知图像噪声的影响，因此照片建模不但需要算法上的优化，对照片质量也有一定的要求。

照片建模作为近景摄影测量生成三维模型的一种实用性技术，未来发展空间巨大，但在照片拍摄过程中受到拍摄环境和拍摄方式的限制。拍摄时光源照射角度、拍摄物阴影、背景颜色纹理差、拍摄距离和焦距的变化对最终的建模效果都有显著的影响。因此，只依靠灯光或自然光照射、人工变换位置拍摄等方式采集数据，难以达到精细建模的效果。

目前市场上已出现一些扫描平台，但在与不同摄影设备的匹配上并不友好，难以实现已有设备的高效利用，而且其动辄几十万的昂贵价格也使其在实用性能上受到了限制。

发明内容

本发明目的就是为了弥补已有技术的缺陷，提供一种三维GIS数据的采集与处理方法。旋转采集小型标本的720°表面照片数据，使用照片建模技术实现标本自动化三维建模。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种三维GIS数据的采集与处理方法，包括有螺旋上升旋转支架台、相机支架和计算机，在螺旋上升旋转支架台的上端固定安装有载物台，将标本放置在载物台上，并通过标本固定装置将标本固定，将相机安装在相机支架上，所述的相机与计算机通讯连接，启动螺旋上升旋转支架台与相机，螺旋上升旋转支架台带动标本旋转，相机对标本进行空间720°表面数据采集，得到标本表面纹理数据，并通过数据线将得到的表面纹理数据传输至计算机中，对获取的数据进行自动化三维建模，得到载物标本的三维模型，具体自动化三维建模的方法步骤如下：

(1)自动模拟鼠标操作，实现数据的自动化获取和自动化入库，具体步骤如下：

1)首先将os模块进行获取，通过os模块调用系统命令；

2)其次使用pyautogui.size()函数获取屏幕分辨率操作，使计算机获取工作模块的屏幕大小，获得鼠标操作的空间范围，运用pyautogui.position()函数获取鼠标所在的位置坐标；

3)获取了鼠标的工作范围还有实时位置坐标后，进行鼠标移动的交互操作，使用click()函数发送虚拟鼠标点击，在鼠标所在位置点击左键，其中鼠标点击函数原型如下：

pyautogui.click(x＝cur_x,y＝cur_y,button＝'left')

其中x,y是要点击的位置，默认是鼠标当前位置，button是要点击的按键，有三个可选值：’left’,’middle’,’right’，分别是左键、中键、右键点击；

在click()函数中，一次完整的点击包括按下mousedown()和弹起mouseup()两个函数,click()函数封装了这两个函数，之后通过鼠标移动函数pyautogui.moveto()进行鼠标的基本移动操作；

4)通过鼠标移动函数，按照拍摄照片所储存的文件夹的给定位置，移动鼠标至该给定位置，并通过鼠标点击函数双击打开给定位置的文件夹，进行后续既定程序的点击移动操作来实现数据的自动化获取和自动化入库；

(2)照片建模的算法，具体内容如下：

算法的基本思路是：令每一条光线r_m，i与除它本身所在光锥c_m以外的所有光锥相交。这个过程中保留历次线段的交集

通过将像素构成的坐标系进行参照坐标系的转换并进行重构计算：利用空间几何定理，即如果两个三维点是一条棱边的两个端点，即平面f_m，i和平面f_n，j的交集,那么它们一定存在公共平面索引对(m,i)和(n,j)，通过Python设计的脚本所输入的文件包括相机围绕标本一周所拍摄的照片以及对应的相机参数,从输入照片中提取物体边界轮廓,使用多边形来近似物体轮廓,则从每一张照片获取一系列离散的轮廓控制点,通过相机的量化参数,把这些图像平面上的像素坐标转化为参照坐标系坐标用于重构计算，最后模型表面的多边形网格直接从物体表面三维点记录的拓扑信息搜索得到；重构的第一步是平面点集的生成，即：

对每个光锥c_m(1≤m≤M),执行{

对每条光线r_m，j(1≤i≤N m),执行{

对于每个光锥c_n(1≤n≤M,n≠m),执行{

计算r_m，i被c_n切割产生的线段集合；M代表输入照片数量，N代表每张照片轮廓上的顶点数；

更新交集；

}

将S_m，i中的线段端点记入其索引平面的点集；

}

}

重构的第二步:网格的生成，即：

对每个光锥c_m(1≤m≤M),执行{

对每个平面f_m，i(1≤i≤N)的点集,执行{

当点集非空时,循环执行{

令第一点为当前点P,存入新多边形,并从点集中删除；

搜索与P具有至少两个公共平面索引对的点P′,存入当前多边形,并从点集中删除；

当P≠P′时,循环执行{

令P＝P′；

搜索与P具有至少两个公共平面索引对的点P′,存入当前多边形,并从点集中删除；

}

结束当前多边形；

}

}

}。

所述的螺旋上升旋转支架台原理与常见的螺丝螺母原理，相同通过内螺纹与外螺纹结构，手动旋转支架台使之螺旋上升。

所述的标本固定装置包括有均布在载物台边缘位置的三个固定杆，在每个固定杆的下端的两个相对应的侧面固定有两个螺纹杆，在载物台上对应固定杆位置均固定有两个轴座，在两个轴座的中心开有轴孔，将固定杆的下端放在两个轴座的中间，且两边的螺纹杆分别穿过两个轴孔，在两个螺纹杆的端部分别设有螺母，固定杆绕着螺纹杆旋转，并通过螺母限定固定杆的位置。

所述的相机支架包括有三角支座，在三角支座上固定有支撑杆，在支撑杆的上端固定有伸缩旋转支架，在伸缩旋转支架的另一端固定有相机安装座，相机安装在相机安装座上。

所述的伸缩旋转支架是多轴承式支架，包括有多个转臂，在转臂的两端分别设有轴承，相邻的转臂通过转轴连接，所述的相机安装座为半球面结构，720°旋转。

所述的三角支座采用橡皮支脚。

为了使用户随时保证控制鼠标的动作，在每个函数后面都加了停顿函数pyautogui.PAUSE＝(second)，之后通过强制函数pyautogui.PAUSE＝TRUE来触发终止操作，在程序运作的过程中，只要快速移动至左上角即可停止程序运行。

搜索效率通过排序加二分法达到O(klogk),其中k是平均每个多边形顶点的个数，设p为平均每个光锥平面上多边形的个数，则得到多面体表面的多边形个数是M*N*p，使用照片建模算法搜索得到的实体的点、边、面的个数满足欧拉公式:V-E+F＝2，则说明该算法构造实体的有效性。

本发明的优点是：本发明通过相机对载物标本进行空间720°表面数据的自动化采集，得到的表面纹理数据能够通过数据线传输至计算机软件中，对获取的数据进行三维建模，得到载物标本的三维模型。通过载物旋转支架台与相机旋转支架台的参数设定，实现对载物标本表面数据的自动化采集，并自动输出到计算机系统软件中，实现数据采集的自动化获取，降低手动获取影像时带来的偶然误差，提高容错率，实现空间表面数据的高质量获取，提高数据采集的工作效率。

附图说明

图1为本发明螺旋上升旋转支架台结构图。

图2为螺旋上升旋转支架台俯视图。

图3为螺旋上升旋转支架台主视图。

图4为相机支架结构图。

图5为相机支架主视图。

图6为相机支架顶视图。

图7为伸缩旋转支架结构图。

图8为伸缩旋转支架主视图。

具体实施方式

如图1所示，一种三维GIS数据的采集与处理方法，包括有螺旋上升旋转支架台1、相机支架和计算机，在螺旋上升旋转支架台1的上端固定安装有载物台2，将标本放置在载物台2上，并通过标本固定装置3将标本固定，将相机安装在相机支架上，所述的相机与计算机通讯连接，启动螺旋上升旋转支架台1与相机，螺旋上升旋转支架台1带动标本旋转，相机对标本进行空间720°表面数据采集，得到标本表面纹理数据，并通过数据线将得到的表面纹理数据传输至计算机中，对获取的数据进行自动化三维建模，得到载物标本的三维模型，具体自动化三维建模的方法步骤如下：

(1)自动模拟鼠标操作，实现数据的自动化获取和自动化入库，具体步骤如下：

1)首先将os模块进行获取，通过os模块调用系统命令；

2)其次使用pyautogui.size()函数获取屏幕分辨率操作，使计算机获取工作模块的屏幕大小，获得鼠标操作的空间范围，运用pyautogui.position()函数获取鼠标所在的位置坐标；

3)获取了鼠标的工作范围还有实时位置坐标后，进行鼠标移动的交互操作，使用click()函数发送虚拟鼠标点击，在鼠标所在位置点击左键，其中鼠标点击函数原型如下：

pyautogui.click(x＝cur_x,y＝cur_y,button＝'left')

其中x,y是要点击的位置，默认是鼠标当前位置，button是要点击的按键，有三个可选值：’left’,’middle’,’right’，分别是左键、中键、右键点击；

在click()函数中，一次完整的点击包括按下mousedown()和弹起mouseup()两个函数,click()函数封装了这两个函数，之后通过鼠标移动函数pyautogui.moveto()进行鼠标的基本移动操作；

4)通过鼠标移动函数，按照拍摄照片所储存的文件夹的给定位置，移动鼠标至该给定位置，并通过鼠标点击函数双击打开给定位置的文件夹，进行后续既定程序的点击移动操作来实现数据的自动化获取和自动化入库；

(2)照片建模的算法，具体内容如下：

算法的基本思路是：令每一条光线r_m，i与除它本身所在光锥c_m以外的所有光锥相交。这个过程中保留历次线段的交集S_m，i表示如下:

通过将像素构成的坐标系进行参照坐标系的转换并进行重构计算：利用空间几何定理，即如果两个三维点是一条棱边的两个端点，即平面f_m，i和平面f_n，j的交集,那么它们一定存在公共平面索引对(m,i)和(n,j)，通过Python设计的脚本所输入的文件包括相机围绕标本一周所拍摄的照片以及对应的相机参数,从输入照片中提取物体边界轮廓,使用多边形来近似物体轮廓,则从每一张照片获取一系列离散的轮廓控制点,通过相机的量化参数,把这些图像平面上的像素坐标转化为参照坐标系坐标用于重构计算，最后模型表面的多边形网格直接从物体表面三维点记录的拓扑信息搜索得到；重构的第一步是平面点集的生成，即：

对每个光锥c_m(1≤m≤M),执行{

对每条光线r_m，i(1≤i≤N m),执行{

对于每个光锥c_n(1≤n≤M,n≠m),执行{

计算r_m，i被c_n切割产生的线段集合；M代表输入照片数量N代表每张照片轮廓上的顶点数；

更新交集；

}

将S_m，i中的线段端点记入其索引平面的点集；

}

}

重构的第二步:网格的生成，即：

对每个光锥c_m(1≤m≤M),执行{

对每个平面f_m，i(1≤i≤N)的点集,执行{

当点集非空时,循环执行{

令第一点为当前点P,存入新多边形,并从点集中删除；

搜索与P具有至少两个公共平面索引对的点P′,存入当前多边形,并从点集中删除；

当P≠P′时,循环执行{

令P＝P′；

搜索与P具有至少两个公共平面索引对的点P′,存入当前多边形,并从点集中删除；

}

结束当前多边形；

}

}

}。

所述的螺旋上升旋转支架台1原理与常见的螺丝螺母原理，相同通过内螺纹与外螺纹结构，手动旋转支架台使之螺旋上升。

如图2、3所示，所述的标本固定装置3包括有均布在载物台2边缘位置的三个固定杆4，在每个固定杆4的下端的两个相对应的侧面固定有两个螺纹杆，在载物台2上对应固定杆4位置均固定有两个轴座5，在两个轴座5的中心开有轴孔，将固定杆4的下端放在两个轴座5的中间，且两边的螺纹杆分别穿过两个轴孔，在两个螺纹杆的端部分别设有螺母6，固定杆4绕着螺纹杆旋转，并通过螺母6限定固定杆4的位置。

如图4、5、6所示，所述的相机支架包括有三角支座7，在三角支座7上固定有支撑杆8，在支撑杆8的上端固定有伸缩旋转支架9，在伸缩旋转支架9的另一端固定有相机安装座10，相机安装在相机安装座10上。

如图7、8所示，所述的伸缩旋转支架9是多轴承式支架，包括有多个转臂11，在转臂11的两端分别设有轴承，相邻的转臂11通过转轴12连接，每个转轴12自由360°旋转，所述的相机安装座10为半球面结构，720°旋转。

所述的三角支座7采用橡皮支脚。

为了使用户随时保证控制鼠标的动作，在每个函数后面都加了停顿函数pyautogui.PAUSE＝(second)，之后通过强制函数pyautogui.PAUSE＝TRUE来触发终止操作，在程序运作的过程中，只要快速移动至左上角即可停止程序运行。

索效率通过排序加二分法达到O(klogk),其中k是平均每个多边形顶点的个数，设p为平均每个光锥平面上多边形的个数，则得到多面体表面的多边形个数是M*N*p，使用照片建模的算法搜索得到的实体的点、边、面的个数满足欧拉公式:V-E+F＝2，则说明该算法构造实体的有效性。

1)螺旋上升旋转支架

主要用于在驱动标本所在的载物台及其上部的支架进行匀速圆周运动，电机驱动器在其底座中运行。标本运动的角速度在运动过程中要尽量缓慢，防止标本甩出，保证照相机对标本取景的照片质量的稳定；旋转支架表面采用黑颜色并能够进行漫反射的材质(黑色幕布)来尽可能的满足照相机光线的需求。

2)载物台：

载物台直径要在0.5米左右，能够保证标本在照相机视角场景内为单一背景颜色，保证建模图片的效果。

载物架需将标本架起在半空中，方便照相机对标本全身进行照片取景，由于标本可能会有一定重量，且形状可能不规则，因此对载物架的支架部分要求能够承受至少150kg的重物，而且载物架能够随意变化角度和长度来支撑不规则标本。

相机支架部分原理与普通的相机支架相同，三个支脚用于固定整个相机旋转支架，脚架底我们采用橡皮脚，增大摩擦力防止支架倒塌，支架可以伸缩固定，可以升高控制。

设定好螺旋上升旋转支架台的转速和高度，获取标本表面的纹理信息，就要求相机所拍摄的标本表面没有阴影，所以为了保障单一光源，周围环境要没有较为强烈的光源，可以通过相机自带的闪光灯或者在相机旁设置灯光源来保证拍摄得到的表面纹理数据没有阴影，调整相机的拍摄角度，并对相机的焦距以及快门速度进行设定，然后分别启动螺旋上升旋转支架台与相机支架台对载物标本进行空间720°表面数据的自动化采集，得到的表面纹理数据能够通过数据线传输至计算机软件中，对获取的数据进行三维建模，得到载物标本的三维模型。通过载物旋转支架台与相机旋转支架台的参数设定，实现对载物标本表面数据的自动化采集，并自动输出到计算机系统软件中，实现数据采集的自动化获取，降低手动获取影像时带来的偶然误差，提高容错率，实现空间表面数据的高质量获取，提高数据采集的工作效率。

螺旋上升旋转支架台主要用于在驱动标本所在的载物台及其上部的支架进行匀速圆周运动，标本运动的角速度在运动过程中要尽量缓慢，防止标本甩出，保证照相机对标本取景的照片质量的稳定。

支架台表面采用黑颜色并能够进行漫反射的材质(黑色幕布)来尽可能的满足照相机光线的需求。

载物台直径要在0.5米左右，能够保证标本在照相机视角场景内为单一背景颜色，保证建模图片的效果。

载物台需将标本架起在半空中，方便照相机对标本全身进行照片取景，由于标本可能会有一定重量，且形状可能不规则，因此对载物架的要求能够承受至少150kg的重物，而且载物架能够随意变化角度和长度来支撑不规则标本。

相机支架是一种多轴承式支架，方便对标本不同角度不同距离的拍摄取景，而且轴承点能够固定，保证相机与标本的相对位置保持不变，并提供不同型号的相机接口。

旋转载物台通过通过支架的伸缩固定来保证标本处于稳定静止状态，而为了保证标本的拍摄效果，标本的放置样式与支撑高度是未知的，这就要求相机支架能够在标本高度的一定范围内自由变换高度来保证获取标本全部的表面数据。

将标本安置在载物台上，调节周围环境的灯组角度至光线均匀，相机视场角内无阴影，调节相机镜头焦距从35mm至70mm的近摄较佳焦段，光圈值，找到一组透视合理(不产生明显畸变，空间压缩感弱)，景深适中(标本对焦点附近50％的区域纹理较清晰，背景能较好的被虚化)的参数组合。连接HDMI传输线，自动/半自动拍摄，同步传输至电脑使用Windows bat脚本统一整理照片，加入agisoft工作流，进行自动生成连接点，密集点，网格和纹理，删除无用点，导出。

Claims (8)

1.一种三维GIS数据的采集与处理方法，其特征在于：包括有螺旋上升旋转支架台、相机支架和计算机，在螺旋上升旋转支架台的上端固定安装有载物台，将标本放置在载物台上，并通过标本固定装置将标本固定，将相机安装在相机支架上，所述的相机与计算机通讯连接，启动螺旋上升旋转支架台与相机，螺旋上升旋转支架台带动标本旋转，相机对标本进行空间表面数据采集，得到标本表面纹理数据，并通过数据线将得到的表面纹理数据传输至计算机中，对获取的数据进行自动化三维建模，得到载物标本的三维模型，具体自动化三维建模的方法步骤如下：

(1)自动模拟鼠标操作，实现数据的自动化获取和自动化入库，具体步骤如下：

1)首先将os模块进行获取，通过os模块调用系统命令；

2)其次使用pyautogui.size()函数获取屏幕分辨率操作，使计算机获取工作模块的屏幕大小，获得鼠标操作的空间范围，运用pyautogui.position()函数获取鼠标所在的位置坐标；

3)获取了鼠标的工作范围还有实时位置坐标后，进行鼠标移动的交互操作，使用click()函数发送虚拟鼠标点击，在鼠标所在位置点击左键，其中鼠标点击函数原型如下：

pyautogui.click(x＝cur_x,y＝cur_y,button＝'left')

其中x,y是要点击的位置，默认是鼠标当前位置，button是要点击的按键，有三个可选值：’left’,’middle’,’right’，分别是左键、中键、右键点击；

在click()函数中，一次完整的点击包括按下mousedown()和弹起mouseup()两个函数,click()函数封装了这两个函数，之后通过鼠标移动函数pyautogui.moveto()进行鼠标的基本移动操作；

4)通过鼠标移动函数，按照拍摄照片所储存的文件夹的给定位置，移动鼠标至该给定位置，并通过鼠标点击函数双击打开给定位置的文件夹，进行后续既定程序的点击移动操作来实现数据的自动化获取和自动化入库；

(2)照片建模的算法，具体内容如下：

令每一条光线r_m，i与除它本身所在光锥c_m以外的所有光锥相交，这个过程中保留历次线段的交集S_m，i定义如下：

通过将像素构成的坐标系进行参照坐标系的转换并进行重构计算：利用空间几何定理，即如果两个三维点是一条棱边的两个端点，即平面f_m，i和平面f_n，j的交集，那么它们一定存在公共平面索引对(m，i)和(n，j)，通过Python设计的脚本所输入的文件包括相机围绕标本一周所拍摄的照片以及对应的相机参数，从输入照片中提取物体边界轮廓，使用多边形来近似物体轮廓，则从每一张照片获取一系列离散的轮廓控制点，通过相机的量化参数，把这些图像平面上的像素坐标转化为参照坐标系坐标用于重构计算，最后模型表面的多边形网格直接从物体表面三维点记录的拓扑信息搜索得到；重构的第一步是平面点集的生成，即：

对每个光锥c_m(1≤m≤M)，执行{

对每条光线r_m，i(1≤i≤Nm)，执行{

对于每个光锥c_n(1≤n≤M，n≠m)，执行{

计算r_m，i被c_n切割产生的线段集合；M代表输入照片数量，N代表每张照片轮廓上的顶点数；

更新交集；

}

将S_m，i中的线段端点记入其索引平面的点集；

}

}

重构的第二步：网格的生成，即：

对每个光锥c_m(1≤m≤M)，执行{

对每个平面f_m，i(1≤i≤N)的点集，执行{

当点集非空时，循环执行{

令第一点为当前点P,存入新多边形,并从点集中删除；

搜索与P具有至少两个公共平面索引对的点P′,存入当前多边形,并从点集中删除；

当P≠P′时,循环执行{

令P＝P′；

搜索与P具有至少两个公共平面索引对的点P′,存入当前多边形,并从点集中删除；

}

结束当前多边形；

}

}

}。

2.根据权利要求1所述的一种三维GIS数据的采集与处理方法，其特征在于：所述的螺旋上升旋转支架台通过内螺纹与外螺纹结构，手动旋转螺旋上升。

3.根据权利要求1所述的一种三维GIS数据的采集与处理方法，其特征在于：所述的标本固定装置包括有均布在载物台边缘位置的三个固定杆，在每个固定杆的下端的两个相对应的侧面固定有两个螺纹杆，在载物台上对应固定杆位置均固定有两个轴座，在两个轴座的中心开有轴孔，将固定杆的下端放在两个轴座的中间，且两边的螺纹杆分别穿过两个轴孔，在两个螺纹杆的端部分别设有螺母，固定杆绕着螺纹杆旋转，并通过螺母限定固定杆的位置。

4.根据权利要求1所述的一种三维GIS数据的采集与处理方法，其特征在于：所述的相机支架包括有三角支座，在三角支座上固定有支撑杆，在支撑杆的上端固定有伸缩旋转支架，在伸缩旋转支架的另一端固定有相机安装座，相机安装在相机安装座上。

5.根据权利要求4所述的一种三维GIS数据的采集与处理方法，其特征在于：所述的伸缩旋转支架包括有多个转臂，在转臂的两端分别设有轴承，相邻的转臂通过转轴连接，所述的相机安装座为半球面结构，720°旋转。

6.根据权利要求5所述的一种三维GIS数据的采集与处理方法，其特征在于：所述的三角支座采用橡皮支脚。

7.根据权利要求1所述的一种三维GIS数据的采集与处理方法，其特征在于：为了使用户随时保证控制鼠标的动作，在每个函数后面都加了停顿函数pyautogui.PAUSE＝(second)，之后通过强制函数pyautogui.PAUSE＝TRUE来触发终止操作，在程序运作的过程中，只要快速移动至左上角即可停止程序运行。

8.根据权利要求1所述的一种三维GIS数据的采集与处理方法，其特征在于：搜索效率通过排序加二分法达到O(klog k),其中k是平均每个多边形顶点的个数，设p为平均每个光锥平面上多边形的个数，则得到多面体表面的多边形个数是M*N*p，使用照片建模的算法搜索得到的实体的点、边、面的个数满足欧拉公式:V-E+F＝2，则说明该算法构造实体的有效性。

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