Delaunay三角剖分算法在点云数据处理中的逐点插入优化

Delaunay三角剖分是一种常用的几何处理算法，用于将点云数据以无重叠的三角形组成的三角网格进行拟合。在许多计算机图形学、计算机视觉和地理信息系统等领域，Delaunay三角剖分被广泛应用于点云数据的表达、重建和分析。

对于大规模的点云数据，传统的Delaunay三角剖分算法可能无法在合理的时间内完成。为了解决这个问题，逐点插入法被提出作为一种优化策略。该方法通过逐步插入新的点并更新现有的三角剖分，实现了高效的点云拟合。

下面是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用逐点插入法来构建Delaunay三角剖分的点云拟合过程：

import numpy as np
from scipy.spatial import Delaunay

def incremental_delaunay(points):
    tri