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如何生成delaunay三角网（Bowyer-Watson算法）
不规则三角网（TIN）是由一系列不规则三角形组成的网络，其Delaunay三角剖分，主要遵循以下两条准则： 1. 空圆特性：Delaunay三角网是唯一的（任意四点不能共圆），在Delaunay三角形网中任一三角形的外接圆周围内不会有其它点存在。 2. 最大化最小角特性：在散点集可能形成的三角剖分中，Delaunay三角剖Delaunay三角剖分实现
参考文章：https://www.cnblogs.com/zhiyishou/p/4430017.html 本文使用逐点插入法进行剖分，并使用Unity3D实现。 通过阅读文章《Triangulate》给出的伪代码进行具体编写，我加了些注释： subroutine triangulate input : vertex list output : triangle list initialize the tria一个小问题引发的惨案（计算几何，Voronoi图，半平面交）
某天无聊，脑子里突然蹦出一个小问题： 给定一个矩形平面，有\(n\)个相同功率的通信基站，请在平面上求出信号最弱的位置 或者说，有\(n\)个点，找出一个位置，使其离这些点中最近的点最远 是不是一个很简单的小问题呢 引入Voronoi图，定义法 对于平面上每个位置，都能找到离其距离最近的一个点。反维诺图（voronoi图）
Voronoi图是通过Delaunay三角网得到的，所以我们先来介绍一下Delaunay三角网的两个重要的性质： Delaunay三角网是由一个一个的三角形构成的，其中三角形中的每一个顶点都是Voronoi点集中的点。 1、空外接圆性质：在由点集S构成的Delaunay三角网中，每个三角形的外接圆均不包含点集S中的其Delaunay三角剖分及MATLAB实例
https://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/68065170 一、原理部分 点集的三角剖分（Triangulation），对数值分析（如有限元分析）以及图形学来说，都是极为重要的预处理技术。尤其是Delaunay三角剖分，关于点集的很多种几何图都和Delaunay三角剖分相关，如Voronoi图，EMST树等。DelaunayCGAL - user manual - 2D triangulation
CGAL - user manual - 2D triangulation manual 链接：https://doc.cgal.org/latest/Triangulation_2/index.html 。本文对manual中不解地方进行了补上了自己不恰当的注解，仅供参考。 目录CGAL - user manual - 2D triangulation0 准备知识1 定义2 表示2.1 The Set of Faces2.2 A Rpython – 返回3D scipy.spatial.Delaunay的曲面三角形
我有这个问题.我尝试通过scipy.spatial.Delaunay对点云进行三角测量.我用了： tri = Delaunay(points) # points: np.array() of 3d points indices = tri.simplices vertices = points[indices] 但是,这段代码返回了四面体.怎么可能只返回表面三角形？ 谢谢解决方法:要使其像代码形在OpenCV中是否有用于Delaunay三角测量的C API？
我正在尝试实现一个活动外观模型(AMM)和我需要的一个步骤,以获得一个面部的三角网格,例如： Delaunay三角测量似乎非常适合这项任务(如果有更好的选择,请纠正我),而OpenCV有C API for it.但是否有用于Delaunay三角测量的C API？当然,如果真的没有C API,为C版编写包装器并不是什么大问题java – delaunay三角测量的代码如何工作？
我有这个Java代码,它带有一组Point in输入,返回一组代表Delaunay三角剖分的图形边缘. 我想知道使用什么策略,如果存在,使用的算法名称. 在此代码中,GraphEdge包含两个awt Point并表示三角剖分中的边,GraphPoint扩展Awt Point,并在TreeSet对象中返回最终三角剖分的边. 我的目的是了c – 来自Voronoi的Delaunay with boost：缺少具有非整数点坐标的三角形
遵循这两个资源： > Boost basic tutorial > SO Question 我用提升写了一个Delaunay三角剖分.如果点坐标是积分的,它可以正常工作(我生成了几个随机测试,但没有观察到错误).但是,如果这些点是非整数的,我会发现许多不正确的三角剖分,边缘缺失或边缘错误. 例如,此图像已使用舍入值构建python – 附近scipy.spatial.Delaunay遗漏的点数
当比较scipy(0.9.0)和matplotlib(1.0.1)Delaunay三角测量程序时,我注意到一个无法解释的行为.我的点是存储在numpy.array中的UTM坐标([[easting,northing],[easting,northing],[easting,northing]]). Scipy的边缘缺少一些我的观点,而matplotlib就在那里.有没有修复,或者我做错了什python – 是否有可能在scipy.spatial的Delaunay中强制执行边缘(约束delaunay三角剖分)？
我正在试验scipy.spatial’s implementation of Qhull’s Delaunay triangulation. 是否有可能以保留输入顶点定义的边的方式生成三角剖分？ (编辑：即受约束的Delaunay三角剖分.)可以使用triangle package for Python. 例如,在下图中,有几个三角形(蓝色)忽略由顶点定义的边缘(红色)的python – 缺少边缘的凹面船体
我有一个二进制掩码,我想从中提取轮廓.二进制掩码的所有“外部”边缘都是具有非常高概率的“真实边缘”.保持这些边缘固定,我的目标是插入“缺失”边缘(示例图像和下面所需的结果).我尝试过使用Delaunay三角测量,没有太大的成功(见下面的代码).但是,我甚至不确定这是最好的方法,因Delaunay在Python中的镶嵌？
我需要在Python中找到多边形的Delaunay曲面细分,并且我能找到的唯一的库(Delny,scikits)三角形点云,而不是多边形.有什么建议？解决方法:显然Triangle有一个Python绑定.我会尝试让它运作起来多面体的Delaunay三角化(Python)
我试图在python中获得Delaunay Triangulation的多面体,以便我可以计算质心.我看到scipy.spatial中有一个Delaunay函数,它在n维中起作用.问题是文档显示了二维使用,并没有告诉我如何处理更高的尺寸.能够将这个对象分解成数组可能会为我解决这个问题,但我不知道该怎么做. 我遇到的问