数字图像处理 Delaunay三角剖分和Voronoi图

本文介绍了Delaunay三角剖分和Voronoi图的概念,强调了它们在计算机视觉中的重要性。在OpenCV中,Subdiv2D类用于计算这两者。文章提供了C++和Python代码示例,并展示了如何在人脸检测、图像变形以及近似最近邻搜索算法中应用这两种技术。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、什么是Delaunay三角剖分?

给定平面中的一组点,三角测量是指将平面细分为三角形,以这些点为顶点。在下图1中,我们在左图像中看到一组地标,在中间图像中看到三角剖分。一组点可以有许多可能的三角剖分,但Delaunay三角剖分非常突出,因为它具有一些很好的财产。在Delaunay三角剖分中,选择三角形时,任何点都不在任何三角形的外接圆内。下图2:显示了4个点A、B、C和D的Delaunay三角测量。在顶部图像中,为了使三角测量成为有效的Delaunaey三角测量,点C应在三角形ABD的外切圆之外,点A应在三角形BCD的外切环之外。

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