使用Delaunay三角剖分创建网络X图
我有一个Delaunay三角剖分(DT)(Scipy)，如下所示： # Take first 50 rows with 3 attributes to create a DT- d = data.loc[:50, ['aid', 'x', 'y']].values dt = Delaunay(points = d) # List of triangles in the DT- dt.si
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鉴于其点集及其 Delaunay 三角剖分，我如何推导出 Voronoi 图?
我正在开发一个游戏，我会在其中创建一个随机的省份地图(风险或外交).为了创建该地图，我首先生成一系列半随机点，然后计算这些点的 Delaunay 三角剖分. 完成后，我现在希望创建一个点的 Voronoi 图，作为省边界的起点.我此时的数据(不是双关语)由原始点系列和德劳内三角形的集合组成. 我在网上看到了很多方法来做到这一点，但其中大多数都与 Delaunay 的派生方式有关.我很想
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使用 R 中的 3d Delaunay 三角面板绘制球体的表面
[编辑:在这个问题]的答案中可以看到更通用的解决方案/p> 我想知道是否有人可以帮助我使用 XYZ 坐标绘制球体表面的近似值.我曾尝试使用包 geometry 计算 Delaunay 三角面板，然后使用 rgl 绘制 i.第一次尝试看起来不错，但不幸的是创建了穿过球体的 Delaunay 3d 三角形.我最终只想绘制表面: 生成球体的 3d xyz 数据 n 计算 3d Delaun
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从 Delaunay 三角剖分计算 alpha 形状的边界多边形
给定平面中的一组点，对于给定的正数 alpha，alpha 形状的概念是通过找到 Delaunay 三角剖分并删除至少一条边长度超过 alpha 的任何三角形来定义的.这是使用 d3 的示例: http://bl.ocks.org/gka/1552725 问题是，当有数千个点时，简单地绘制所有内部三角形对于交互式可视化来说太慢了，所以我只想找到边界多边形.这并不那么简单，因为正如您从该
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使用散点确定未知 3D 表面的法向量
我有一组(拓扑简单的)x,y,z 点.与它们中的每一个相关联的是一个标量 (s).我想将结果可视化. 我如何确定每个节点的(单位)法线，然后根据 s 进行缩放，或者有没有办法获得空间分布的表面图(与数据点平行绘制)飞机)? 这是 3D 点的示例: 解决方案 所以，这是一个 4 维数据.您可以将数据可视化为 3 个变量(x、y 和 z)的函数.您可以使用颜色来表示第四个变量 (s
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MATLAB R2011b 中三角化 3d 曲面的不稳定数据光标行为
当应用于三角化 3d 曲面图时，我发现 MATLAB R2011b 中的数据光标出现不稳定行为:单击某些点会选择完全不同的点.圆柱体示例: [r, phi, h] = meshgrid(1, 0:pi/10:2*pi, 0:0.05:1);x = r.*cos(phi);y = r.*sin(phi);z = h;xyz = [x(:) y(:) z(:)];三 = 德劳内 (xyz);trim
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3D Delaunay 增量算法的最佳初始形状是什么?
我正在使用增量方法制作 3D Delaunay.我已经在 2D 中使用初始三角形对其进行了测试，用于插入顶点并且效果很好，但是如果我将三角形用于 3D，则某些顶点不会落入任何外接球体中，因此它们不会被插入.我尝试过使用四面体，但如果第一个节点落入四个面中，则所有顶点都会创建朝向这个新顶点的新边，并删除所有初始三角形. 解决方案 你可以阅读我对这个问题的回答 (Bowyer-Watson 算
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使用 3D Delaunay 三角剖分作为基础表示 LiDAR 表面?
我想用 3D Delaunay 三角剖分来表示一个表面.顶点必须是我的原始输入数据，来自市区的 LiDAR 点云.因此，表面必须调整/适应输入信息. 其实我需要做的是: 我有一个来自市区的 3D 点云 (x, y, z)； 我需要代表这个区域的表面； 我想做一个 3D delaunay 三角剖分(我用 CGAL 做了，我得到了四面体)并仅识别代表表面的三角形(使用 CGAL 我有
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Python:从 3D 中 Scipy 的 Delaunay 三角剖分计算 Voronoi 细分
我有大约 50,000 个 3D 数据点，我在这些数据点上运行了来自新 scipy 的 scipy.spatial.Delaunay(我使用的是 0.10)，这给了我一个非常有用的三角剖分. 基于:http://en.wikipedia.org/wiki/Delaunay_triangulation(“与 Voronoi 的关系"部分图") ...我想知道是否有一种简单的方法可以得到这
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从具有 x、y 和 z 坐标的点生成网格
问题:从 3D 点(具有 x、y 和 z 坐标)生成网格. 我拥有的是 3D 空间中的点(具有 x、y 和 z 坐标)，您可以在图像 1 中看到它. 输出是图像 2 或图像 3，或图像 4.简而言之，它将是网格.如果我有网格，可以提供上面的材料. 我看到很多人说 Delaunay 三角剖分或约束 Delaunay 三角剖分将帮助我生成网格，但我主要发现的是它在 2D 点(只有 x 和
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CGAL 中使用任意平面的 2D Delaunay 三角剖分
我刚开始使用 CGAL，我想知道 CGAL 是否支持使用任意平面对 3D 点进行 2D Delaunay 三角剖分.CGAL 文档中的示例仅列出了 Projection_traits_xy_3、Projection_traits_yz_3 和 Projection_traits_xz_3，换句话说，投影在xy 平面、yz 平面和 xz 平面.有什么方法可以定义任意投影平面而不是使用 xy、yz 和
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Python，四面体 (scipy.Delaunay) 3D 点云的一部分
我想在 3D 空间中绘制船体的“横截面"，船体与平面的交点. 空间由轴X、Y、Z定义，交叉平面平行于XZ由定义Y = 50 首先，我在 np.array 中加载了 3D points 云: #loading 颜色点 = np.array([(GEO.XYZRGB(rank, name, X, Y, Z))用于 csv.reader(open('colors.csv'))]) 中的等级
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如何在 Python 中设置 Delaunay 三角形边的最大距离
我正在尝试使用 scipy.spatial.Delaunay 对象处理一些数据集.但问题是我无法设置最大三角形边长.我想做类似 如何在 Delaunay 三角剖分中设置三角形边的最大长度?，但在 Python 中 解决方案 下面是一些区分大边和小边的代码: # 计算 Delaunaytri = Delaunay(点数)# 分离小边和大边:thresh = 1.0 # 用户定义的阈值sma
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是否可以在 scipy.spatial 的 Delaunay 中强制执行边缘(受约束的 delaunay 三角剖分)?
我正在试验 scipy.spatial 的实现Qhull 的 Delaunay 三角剖分. 是否有可能以保留输入顶点定义的边的方式生成三角剖分?(编辑:即受约束的 Delaunay 三角剖分.)可以使用 Python 的 triangle package 来完成.> 例如，在下图中，有几个三角形(蓝色)忽略了由顶点定义的边(红色)的位置.有没有办法强制这些边，使它们在所有情况下都是三角剖分
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使用 Scipy 在凸包上找到一个点的投影
从一组点来看，我得到了带有 scipy.spatial 的凸包，或者带有 Delaunay 或 ConvexHull(来自qhull 库).现在我想得到这个凸包外的一个点到船体上的投影(即船体上与外面的点距离最小的点). 这是我目前的代码: from scipy.spatial import Delaunay, ConvexHull将 numpy 导入为 nphu = np.random.
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使用 Delaunay 三角剖分进行插值
有一个形状像某种扭曲抛物面的浊点，我想使用 Delaunay 三角剖分来对这些点进行插值.我尝试了其他技术(例如样条曲线)，但未能强制执行所需的行为. 我想知道是否有一种快速的方法来使用 scipy.spatial.Delaunay 的结果，我可以给出 (x,y) 坐标并获得 z 坐标点在单纯形(三角形)上.从 documentation 看起来我可以拉出索引单纯形，但我不知道如何从那里开始
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带 scipy Delaunay 的环
我尝试绘制一个表示环的 3d 实体.我使用了 scipy 模块和 Delaunay 来进行计算.不幸的是，该图显示的是 3d 圆柱体而不是环面.有人知道如何修改代码吗?scipy 是正确的模块吗?我可以使用具有矩形形状的 Delaunay 吗?提前致谢！ 将 numpy 导入为 np导入 matplotlib.pyplot 作为 plt从 mpl_toolkits.mplot3d 导入 Axes
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从使用 matplotlib 生成的 delaunay 三角剖分中获取外心
如果我使用 matplotlib 为一组点生成 delaunay 三角剖分，那么获取已生成三角形的外心的最合适的方法是什么?我还没有设法在 Triangulation 库中找到一个明显的方法来做到这一点. 解决方案 您应该可以使用 matplotlib.delaunay.triangulate.Triangulation 进行计算: 三角剖分(x, y)x，y-点的坐标为浮点数的一维
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用单独的颜色填充Matplotlib Triplot中的三角形
是否可以使用 pyplot 的 triplot 函数绘制由 scipy.spatial.Delaunay 生成的三角形列表，以便可以绘制每个三角形并用单独的颜色填充?我创建的基本 python 脚本是 将 numpy 导入为 np导入matplotlib.pyplot作为plt从 scipy.spatial 导入德劳内导入matplotlib.image作为mpimg小时 = 300w = 10
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在Python中提高重心坐标的计算效率
背景:我正在尝试将一张脸变形为另一张形状不同的脸. 为了使一个图像变形为另一个图像，我使用了面部轮廓的delaunay三角剖分，并将一个肖像的三角形扭曲为第二个肖像的相应三角形.我正在使用重心坐标系来将三角形内的点映射到另一个三角形上其对应的变形位置. 我的第一种方法是使用逆乘法方法求解系统Ax = b，其中A由三角形的三个角组成，b表示当前点，x表示该点的重心坐标(alpha，bet
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