【doc】空间封闭点云的八象限三角剖分算法.doc

在本次提交中，有限元网格、Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图是通过使用凸包算法生成的，该算法以优化的方式实现，可最大限度地提高速度和性能。 Delaynay 三角剖分和 Voronoi 图算法本质上基于凸包算法。 有关代码和使用方式的信息显示在“凸包理论、Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图”中。 函数“ convhull_nd”使用凸包算法，函数“ delaunay_nd”使用Delaunay三角剖分，函数“ voronoi_nd”使用Voronoi图。 此包中包含的所有函数均可用于任何维度 n。 文件“内容”中包含的许多示例说明了上述三个函数的使用。 此提交中包含的函数可用于生成有限元和边界元网格，这些网格用于离散化各种介质，无论是结构还是非结构，以进行数值分析。 除此之外，它们还可用于解决计算几何的各种问题，例如： - 凸包- 交叉路口- 三角剖分和分区-

通过此解决方案可以实现在画布上自由点击添加点信息，并根据操作者的点击可以自动按照Deaulay三角剖分原则进行绘制三角网格

# 实现人脸融合--------------------------------------------------------- # 输入: 2张人脸rgb图片 # 输出: 2张形变人脸图片，1张人脸融合图片 # 第1步：读取2张人脸landmark # 第2步：计算融合landmark坐标 # 第3步：三角剖分 # 第4步：仿射变换，进行人脸形变 # 第5步：人脸融合

C＃Delaunay三角剖分+ Voronoi图 AC＃实现。 结果是对一组随机生成的点进行。 在Delaunay三角剖分之后，构造了双重。 5000点的Delaunay三角剖分和Voronoi图的屏幕截图。 为什么要使用C＃？ 看起来很好。 另外，下面列出的有关过程内容和地图生成的博客文章引起了我的注意。 由于我打算将算法移植到以用于将来的项目，因此我决定坚持使用C＃，因为它是Unity的首选脚本语言。 执照 此项目已获得MIT许可证的许可-有关详细信息，请参阅文件 致谢

基于GPU并行计算的Delaunay三角剖分算法研究与实现

将一个多边形的所有点（点数组）按顺序输入，顺逆皆可，将其拆分成多个不重叠的三角形，输出所有三角形的点的index；

Voronoi图 使用Three.js for Web GL的Voronoi图 要启动此应用程序，请先使用git clone或下载按钮将代码下载到本地计算机。 然后，最简单的启动方法是导航到该目录并运行 python -m SimpleHTTPServer 它将在您本地计算机上的http://0.0.0.0:8000上运行此程序。 尽管取决于您的浏览器，仅运行index.html可能就足够了。 注意：强烈建议您在此演示中使用Chrome。 Safari可以正常工作。 仪表板示例： 创建人：道格·谢尔曼（Doug Sherman） 参考： 在使用了我的Volume Rendering代码中的一些框架。 Three.JS与WebGL一起用于制作动画 。 D3用作仪表板和用户界面的主要框架。

基于matlab点云工具箱对点云进行处理三：对点云进行欧式聚类，使用三角剖分处理后获取点云簇的外接凸多边形.rar

德劳内 构建一组点的 Delaunay 三角剖分和/或 Voronoi 图的 C++ 程序。 作为 2014 年Spring纽约大学数据结构课程的最终项目而构建。 指示 运行程序 该程序可以通过终端运行： ./run > num参数确定添加到输入文件的点数； 默认值为20 。 delaunay参数确定是否应显示 Delaunay 三角剖分； 默认值为true 。 voronoi参数决定是否应该显示 Voronoi 图； 默认值为true 。 这将生成一个名为output.png的图像文件以及结果图。 更新源代码 如果对源文件进行了更改，则必须首先重新构建程序： ./build 构建程序的各个部分 随机输入 要以可接受的格式生成特定数量的随机点： g++ randinput.cpp -o randinput ./randinpu