88、OpenCV 中的 Delaunay 三角剖分、opencv_contrib 模块及校准模式

OpenCV 中的 Delaunay 三角剖分、opencv_contrib 模块及校准模式

1. Delaunay 三角剖分与凸包识别

在图形处理中，当我们掌握了如何在图形上定位和移动后，就可以研究一些问题，比如点集的外边缘或边界相关问题。

1.1 凸包上的边界三角形和边的识别

在初始化 Delaunay 三角剖分时，我们使用一个边界矩形 rect 调用 cv::Subdiv2D(rect) 构造函数。此时，有以下几种情况：
- 未锚定的虚拟边 ：若某条边的起点和终点都在 rect 边界之外，那么这条边属于三角剖分的虚拟边界三角形，我们称之为未锚定的虚拟边。
- 锚定的虚拟边 ：若一条边的一个点在 rect 边界内，另一个点在边界外，那么边界内的点位于点集的凸包上。凸包上的每个点都与虚拟外部边界三角形的两个顶点相连，这两条边依次出现，我们称连接矩形边界内点和外部虚拟点的边为锚定的虚拟边。

如果要找到点集的凸包，可利用这些特性快速生成。例如，从已知的虚拟顶点 1、2 和 3 开始，使用 cv::Subdiv2D::nextEdge() 可以快速生成所有锚定的虚拟边（排除未锚定的虚拟边）。调用 cv::Subdiv2D::rotateEdge(2) 进行翻转，再调用一两次 cv::Subdiv2D::nextEdge() 就能定位到点集的凸包上。每个锚定的虚