本文介绍了使用MATLAB进行角剖分算法的实现，以点云数据为输入，包括数据加载、Delaunay三角剖分算法的运用、结果可视化及性能优化策略。通过加载点云文件，利用MATLAB的Triangulation类和Delaunay函数生成三角形，然后通过图形函数展示结果，最后讨论了并行计算和点云简化等优化方法。
在计算机图形学中，角剖分是将一个多边形或多面体分解成一组相互连接的三角形的过程。它是许多图形处理任务的基础，如建模、渲染和物理模拟等。本文将介绍如何使用MATLAB实现角剖分算法，并以点云作为输入。
角剖分算法的目标是将多边形或多面体分解成一组无重叠的三角形。在点云表示中，我们可以将点云视为一组离散的点集，每个点表示一个顶点。因此，我们需要一个有效的方法来生成这些三角形。
- 数据准备
首先，我们需要加载点云数据。假设我们已经从其他来源获取了一个点云文件，可以使用MATLAB提供的文件读取函数进行加载。这里以读取.xyz格式的点云文件为例：
data = dlmread('point_cloud.xyz');
points = data(:
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