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。Delaunay三角剖分有最大化最小角“最接近于规则化的“的三角网和唯一性（任意四点不能共圆）两个特点。Delaunay三角剖分是变现三维形状的基础。可以通过这个物体的投影来建立二维视觉图，并用二维Delaunay三角剖分来分析识别该物体，或者将它与实物相比较。Delaunay剖分是连接计算机视觉与计算机图形学的桥梁。以下内容参考：http://www.cnblogs.com/RenLiQQ/archive/2008/02/06/1065399.html

凸包的概念：用不严谨的话来讲，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型，它能包含点集中所有的点。

http://blog.csdn.net/newthinker_wei/article/details/45598769这篇博文里有使用opencv进行dalaunay三角剖分的讲述。

参考：

https://en.wikipedia.org/wiki/Delaunay_triangulation

http://www.cnblogs.com/RenLiQQ/archive/2008/02/06/1065399.html

http://www.linuxidc.com/Linux/2014-04/100131.htm

http://blog.csdn.net/newthinker_wei/article/details/45598769

http://cn.mathworks.com/help/matlab/math/delaunay-triangulation.html