повторная выборка трехмерных разбросанных данных по структурированной сетке с #
В настоящее время я хочу использовать алгоритм маршевого куба для извлечения изоповерхностей, но набор данных, который у меня есть, находится в формате точечных данных, а не в формате сетки, поэтому я пытаюсь передискретизировать эти точечные данные по вершинам сетки, чтобы запустить маршевый куб. Я попытался найти K ближайшего соседа, чтобы найти все k соседних точек от точечных данных до каждой вершины сетки и взять их среднее значение, но этот процесс очень медленный, поскольку мой набор точечных данных очень велик. Я надеюсь, что кто-нибудь может предложить мне решение этой проблемы.