Algorithm 将简单等轴测图像转换为三维图像

我很好奇如何在简单的等距图像中推导出三维坐标。 我能想到的唯一方法是进行深度优先搜索，找到每个面的顶点，然后使用复杂的分支逻辑，从所有可能存在的面如何部分隐藏的可能性中找出顶点位置。有什么更好的方法来解决这个问题

这只是出于爱好，所以我可以进一步简化问题（比如要求场景仅由单位体素组成，或者只给出单个体素中点的坐标，而不是逆时针顺序给出坐标和它们的面索引）

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我假设输入是我在图片中使用的五种不同颜色的矩阵。作为输出，我希望得到一个3D坐标列表，可能还附带一个面坐标索引列表。

我假设您能够检测所有边及其方向（在六种可能性中）。如果它们是完整的或闭塞的。并检测顶点，从而得到一个2D图形

将坐标（0，0，0）指定给某个点，例如最低顶点。然后根据已知点的每条完整边，通过考虑边的方向（可能还有长度）获得端点的坐标，并知道递增/递减哪个坐标

最后，您将获得完整边端点的所有坐标，告知完整面，并能够告知被遮挡的面

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您是否仅通过分析图像来推断坐标？如果是这样，5种颜色中的每一种都代表不同类型的着色吗？如顶部、右侧、左侧、边框、NUL/BG？另一个注意事项-从图像中可以看出，如果地板上允许有“洞”，那么中间3高塔楼后面的瓷砖可能永远是1到负的任何高度值。那么，最难的部分实际上就是高度。因为瓷砖的大小完全相同，如果它们的高度也相同，您只需进行简单的坐标变换即可找到X/Y值。基本上，将空间从等轴测向后变换为自顶向下视图，然后按正方形边缘大小（或矩形，如果您想使其“倾斜”，只进行二维旋转）进行分割。我就从这个开始。你可以看看华尔兹算法：对于高度，我从图像的底部开始（称为平铺0,0），向上扫描，直到找到“顶色”。从这里开始，向下扫描并计算您看到的“边缘到左/右过渡”的数量，直到您点击NUL/BG。这就是瓦片的高度。如果瓷砖是一个“洞”，则此操作失败，但同样，这是一个开始。扫描下一个磁贴，说最低磁贴的左上角（说磁贴1,0），然后重复。你可以在同一个“顶部”颜色区域内以相同的高度“泛光填充”所有顶部瓷砖。听起来很简单，我真的不明白它是如何工作的：）可能需要一些示例来帮助我。听起来很有希望。这个周末我会玩一玩，看看这能不能解决我的问题。