首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何计算Bowyer-Watson算法中围绕点集的超三角形?

Bowyer-Watson算法是一种用于计算Delaunay三角剖分的经典算法。它通过逐步插入点的方式构建三角网格,并保证生成的三角形满足一定的性质。

在Bowyer-Watson算法中,围绕点集的超三角形是指一个包含所有点的三角形,它的顶点位于点集的外部。超三角形的存在是为了确保点集中的每个点都能被包含在生成的三角形中。

计算Bowyer-Watson算法中围绕点集的超三角形的步骤如下:

  1. 初始化:选择一个足够大的超三角形,使得点集中的所有点都在其中。超三角形的选择可以根据点集的边界来确定,确保超三角形足够大以容纳所有点。
  2. 逐点插入:对于点集中的每个点,执行以下步骤:
    • 找到包含该点的三角形(称为外接三角形)。
    • 删除外接三角形的边。
    • 对于每条被删除的边,构建一个新的三角形,使其顶点为被删除边的两个端点和插入的点。
    • 检查新生成的三角形是否满足Delaunay三角剖分的性质,如果不满足,则进行一系列的翻转操作,直到满足为止。
  • 清理:删除超三角形中的所有三角形,这些三角形的顶点包含在点集中。

Bowyer-Watson算法中围绕点集的超三角形的计算是算法的一部分,它确保了生成的三角形网格的完整性和正确性。

在腾讯云中,可以使用云原生技术和相关产品来支持Bowyer-Watson算法的计算。例如,可以使用腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine,TKE)来部署和管理算法的计算环境。此外,腾讯云还提供了丰富的数据库服务(如腾讯云数据库MySQL、腾讯云数据库MongoDB等)和存储服务(如腾讯云对象存储COS),以满足算法在数据存储和处理方面的需求。

更多关于腾讯云相关产品的介绍和详细信息,您可以访问腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

光怪陆离世界之Delaunay三角剖分和Voronoi图

只需要计算泰森多边形面积变异系数(CV)即可. 变异系数在统计学定义是标准差除以期望. 如果 CV 很大,则表明分布是一小撮一小撮这种,如果 CV 很小,表示分布是均匀....所以我们只需要遍历 V 中所有点,对每个执行一次上面的程序,得到一个Voronoi图 多边形即可. 这里顺便说一下如何从A顺时针或者逆时针获取相邻三角形....所以历史上有很多 三角剖分 实现算法. 有分治算法、Lawson算法Bowyer-Watson算法等,本文介绍最为常用 Bowyer-Watson算法....对于四个之后就不会遇到这种情形了. 上面描述过程其实就是论文【1】Bowyer-Watson算法伪代码....以及如何产生炒鸡三角形.

4K51

推荐算法:HNSW算法简介

Delaunay图,或者说Delaunay三角剖分本质上就是将图上一系列散组成不相交三角形,然后使得所有这些三角形中最小角度最大化。...对于PDelaunay三角剖分DT(P)具有如下性质: P 当中任意均不在Delaunay三角剖分任意一个三角形外接圆当中。...; 将P逐一加入到三角剖分当中,并进行如下调整: 找出当前三角剖分当中所有外接圆包含新插入 全部三角形; 将这些三角形内部边全部删除,然后将边界上所有顶点均与新插入...相连接,构成新三角形,此时构造得到三角剖分即为包含 Delaunay三角剖分; 删除步骤1额外加入4个外接点,并同步移除与之相连所有边,剩下图形即为目标点P一个Delaunay...上述实现方法称之为Bowyer-Watson算法。 综上,我们就给出了一般Delaunay图构造方法。由此,对于任意,我们总能够对其进行三角剖分,构建Delaunay图。

9.4K21
  • OpenCV+OpenGL 双目立体视觉三维重建

    3.2 Bowyer-Watson算法 目前采用逐点插入方式生成Delaunay三角网算法主要基于Bowyer-Watson算法Bowyer-Watson算法主要步骤如下: 1)建立初始三角网格...然后连接P与Delaunay腔每一个顶点,形成新Delaunay三角网格。 3)删除辅助窗口R:重复步骤2),当V中所有点都已经插入到三角形网格后,将顶点包含辅助窗口R三角形全部删除。...在这些步骤,快速定位所在三角形、确定点影响并构建Delaunay腔过程是每插入一个都会进行。随着点数增加,三角形数目增加很快,因此缩短这两个过程计算时间,是提高算法效率关键。...如何传入(插入)散呢?...三维重构思路很简单,用OpenGL纹理贴图功能,将平面图像三角形逐个贴到计算三维坐标上去就可以了。

    5.1K20

    维诺图分析与实现

    1.2 应用 在计算几何学科重要地位,由于其根据点划分区域到点距离最近特点,其在地理学、气象学、结晶学、航天、核物理学、机器人等领域具有广泛应用。...对离散和形成三角形编号,记录每个三角形是由哪三个离散构成计算每个三角形外接圆圆心,并记录之。 遍历三角形链表,寻找与当前三角形pTri三边共边相邻三角形TriA,TriB和TriC。...本次采用 Bowyer-Watson 算法算法基本步骤是: 构造一个超级三角形,包含所有散,放入三角形链表。...将集中依次插入,在三角形链表找出其外接圆包含 插入三角形(称为该影响三角形),删除影响三角形公共边,将插入同影响三角形全部顶点连接起来,从而完成一个点在Delaunay三角形链表插入...public bool isPointOnTriangle(DelaunayTriangle triangle, Site site); //将与受影响三角形连接,形成新三个三角形添加到三角形

    11300

    维诺图(Voronoi Diagram)分析与实现

    3.Voronoi应用 在计算几何学科重要地位,由于其根据点划分区域到点距离最近特点,其在地理学、气象学、结晶学、航天、核物理学、机器人等领域具有广泛应用。...(2)计算每个三角形外接圆圆心,并记录之。 (3)遍历三角形链表,寻找与当前三角形pTri三边共边相邻三角形TriA,TriB和TriC。...本次采用Bowyer-Watson算法算法基本步骤是: (1)构造一个超级三角形,包含所有散,放入三角形链表。...(2)将集中依次插入,在三角形链表找出其外接圆包含 插入三角形(称为该影响三角形),删除影响三角形公共边,将插入同影响三角形全部顶点连接起来,从而完成一个点在Delaunay...public bool isPointOnTriangle(DelaunayTriangle triangle, Site site); //将与受影响三角形连接,形成新三个三角形添加到三角形

    6.3K21

    轻松玩转 Scikit-Learn 系列 —— KNN 算法

    这次我们主要介绍scikit-learnk近邻算法(以下简称为KNN)使用。 KNN是一种非参数机器学习算法(机器学习通过模型训练而学到是模型参数,而要人工调整参数,请注意避免混淆)。...使用KNN首先要有一个已知数据D,数据内对于任意一个未知标签样本数据x,可以通过计算x与D中所有样本距离,取出与x距离最近前k个已知数据,用该k个已知数据标签对x进行投票,哪一类票数最多...现在我们要用KNN算法对绿色方格进行分类,以判定其属于这两类哪一类,首先令k=5,通过计算距离我们可以知道距离绿色方格最近5个样本(假设绿色方格位于圆心),有2个红色五角星,3个蓝色三角形。...通过投票可知:蓝色三角形得3票,红色五角星得2票,因此绿色方格应该属于蓝色三角形。kNN就是这样工作。 上图同时也引申出KNN算法一个重要参数——k。...取鸢尾花数据两个特征可视化 以上是利用scikit-learn默认k近邻模型来预测未知鸢尾花样本种类(假装未知),我们在实例化模型过程并未传入任何参数,则kNN模型会使用模型默认参数

    53220

    即将开源STD:用于3D位置识别的稳定三角形描述子

    对于三角形,其形状由边长度或唯一夹角确定。此外,三角形形状对于刚性变换是完全不变。基于这一特性,我们首先设计了一种从3D云中有效提取局部关键并将这些关键编码为三角形描述子算法。...,这些关键帧具有从几次连续扫描累积云数据,因此无论特定激光雷达扫描模式如何,都会增加点云密度。...判断平面基本原则为: 其中σ1和σ2是预设参数,根据这个标准,我们可以检查体素是否形成平面,如果是,体素称为平面体素。然后,我们用任意平面体素初始化平面,并通过搜索其相邻体素来扩展平面。...变换Bgi,然后在k-D树搜索最近C_gj,并通过法向量差和顶面距离判断两个平面是否重合: 其中σn和σd是预设参数,用于确定平面是否重叠。...总结 本文提出了一种基于三角形全局描述子STD,这是一个基于平面检测和边界投影高效关键提取算法,用于提取具有几何特征关键,这些关键与其相邻形成三角形描述符,这种组合大大提高了描述子旋转和平移不变性

    1.7K10

    【谷歌大脑团队GAN生态权威报告】6种优化GAN模型对比,最优秀仍是原始版本

    这表明,改进可能是来自更高计算预算和比基本算法变化更多调参。为了克服当前指标(metric)一些限制,我们还提出了几个可以计算精度(precision)和召回率(recall)数据。...这在一定程度上是由于缺乏强大和一致指标(metric),以及很少有比较能够将所有算法放在相同条件上,包括用于在所有参数上进行搜索计算预算。这为什么重要?...参数:对于训练参数(例如学习率)以及特定模型(例如gradient penalty multiplier),有两种有效方法:(i)对每个数据执行参数优化,或(ii) 在一个数据上执行参数优化...数据:我们从各种GAN文献中选择了四个流行数据,并对每个数据分别报告结果。 计算预算:根据预算来优化参数,不同算法可以达到最好结果。我们探索了不同计算预算下结果变化。...我们这个简单三角形数据使我们能够计算很好理解精度和召回指标,从而得出F₁ score。我们观察到,即使对于这个看起来很简单任务,许多模型也很难获得高F₁得分。

    1.4K100

    算法面试题:详细!如何找到字符串最长回文子串?

    吕老师:比如cabadabae用中心扩展算法,我已经知道了第三位为中心aba和第5位为中心abadaba是回文,那么在判断第7位为中心回文串时候,有什么已知信息吗? ? ?...小史:由于之前计算已经知道了第5位为中心abadaba是回文,而第4位为中心a回文长度是1,所以第6位为中心回文长度只能是1,不用再去扩展判断了。 ? ? ? ? ?...1、首先,我们要记录下目前已知回文串能够覆盖到最右边地方,就像案例第8位 2、同时,覆盖到最右边回文串所对应回文中心也要记录,就像案例第5位 3、以每一位为中心回文串长度也要记录,...小史: 1、先对字符串进行预处理,两个字符之间加上特殊符号# 2、然后遍历整个字符串,用一个数组来记录以该字符为中心回文长度,为了方便计算右边界,我在数组记录长度一半(向下取整) 3、每一次遍历时候...理解了算法之后,小史代码写起来也是非常快,不一会儿就写好了: PlalindromeString.java /** * @author xiaoshi on 2018/9/24.

    91910

    音视频技术开发周刊 | 269

    即将开源STD:用于3D位置识别的稳定三角形描述子 本文开发了一种新描述子,称为稳定三角形描述符(STD),它将场景任意三个关键三角形编码。...该工作提出了一种利用视频编解码信息来提升压缩视频分辨率算法效率框架。 SRCC:AVS3-phase2一种基于扫描区域系数编码技术 本文基于一篇介绍基于扫描区域变换系数编码技术论文。...轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调参数降低空间分辨率和减少通道数,新激活函数等方法。...面经|经典算法面试题&知识汇总(附答案) 本文总结分享了一些CV算法与机器学习相关经典面试知识。包括深度学习、机器学习、Python/C/C++知识、图像处理等问题。...汽车计算与人工智能:一条拥挤科技赛道 《应用于汽车计算与人工智能2022年度报告》全面介绍了用于ADAS和AD(自动驾驶)计算、车内感应及车载信息娱乐系统,还展望了在自动驾驶汽车这个充满活力市场

    71620

    Python 分形算法__代码里开出来数学之花

    什么是分形算法? 所谓分形算法就是使用计算机程序模拟出大自然界分形几何图案,是分形几何数学与计算机科学相融合艺术。 由于分形图形相似性特点,分形算法多采用递归实现。 2....最常见构造是康托尔三分,由去掉一条线段中间三分之一得出。 构造过程: 绘制一条给定长度直线段,将它三等分,去掉中间一段,留下两段。...再将剩下两段再分别三等分,同样各去掉中间一段,剩下更短四段…… 将这样操作一直继续下去,直至无穷,由于在不断分割舍弃过程,所形成线段数目越来越多,长度越来越小,在极限情况下,得到一个离散...,称为康托尔。...(*pos): # 用给定绘制三角形 draw_triangle(pos) p1, p2, p3 = pos # 计算三角形边长 side = math.fabs

    1.3K20

    机器学习实战-2-KNN

    一般k是小于20 算法步骤 计算已知类别数据集中与当前之间距离; 按照距离递增次序排序; 选取与当前距离最小k个; 确定前k个所在类别的出现频率; 返回前k个所出现频率最高类别作为当前预测分类...已知正方形和三角形两种类型,现在给定一个圆形,如何确定它是属于什么类型? ? 如果k=1,结果是三角形 ? 如果k=3,结果还是三角形 ? 如果k=5,结果是正方形 ? 如果k=7,结果是正方形 ?...Python3版本代码 伪代码 首先给出KNN算法伪代码(对未知类别属性数据集中每个依次执行以下操作): 计算已知类别数据集中和当前之间距离 按照距离递增次序排序 选取与当前距离最小k...Jupyter notebook中使用KNN算法 步骤 下面也是通过一个模拟电影数据来讲解如何在jupyter notebook中使用KNN算法,大致步骤分为: 构建数据 构建一个包含接吻镜头、打斗镜头和电影类型数据...import pandas as pd """ 函数功能:KNN分类器 参数说明: inX:待预测分类数据 dataSet:原数据,训练 k:k-近邻算法参数k

    59310

    用逻辑回归对用户分类 (理论+实战)

    这里就介绍一种常用分类算法 - 逻辑回归。 模型 用户数据比较复杂,这里用平面上举例。假设平面上有一些,如图所示: ? 整个平面上只有两种图形,一种是三角形,另一种是圆形。...现在问题是,我们只有一些坐标以及这些坐标的分类信息,如何找到一条最优分割线,使得尽可能少被错误划分? 损失函数 损失函数 (Loss Function) 作用是判断直线错误划分数据程度。...一种方法是计算被错误划分个数,错误点越少,直线越好。但,这种方法很难优化。另一种方法是计算点到直线距离。 ? 如果是一个平面来划分三维空间,那距离公式为 ?...,表示空间中第i个。 为了方便计算,一般在x增加一个元素1,w增加一个元素w0=b ? ? 于是平面函数变为: ? 距离公式变为: ?...平面上方f(x)>0, 下方f(x)<0,因此点到平面的距离(分正负): ? d是一个负无穷到正无穷数。

    1.2K20

    机器学习实战-2-KNN

    一般k是小于20 算法步骤 计算已知类别数据集中与当前之间距离; 按照距离递增次序排序; 选取与当前距离最小k个; 确定前k个所在类别的出现频率; 返回前k个所出现频率最高类别作为当前预测分类...已知正方形和三角形两种类型,现在给定一个圆形,如何确定它是属于什么类型? ? 如果k=1,结果是三角形 ? 如果k=3,结果还是三角形 ? 如果k=5,结果是正方形 ? 如果k=7,结果是正方形 ?...Python3版本代码 伪代码 首先给出KNN算法伪代码(对未知类别属性数据集中每个依次执行以下操作): 计算已知类别数据集中和当前之间距离 按照距离递增次序排序 选取与当前距离最小k...Jupyter notebook中使用KNN算法 步骤 下面也是通过一个模拟电影数据来讲解如何在jupyter notebook中使用KNN算法,大致步骤分为: 构建数据 构建一个包含接吻镜头、打斗镜头和电影类型数据...import pandas as pd """ 函数功能:KNN分类器 参数说明: inX:待预测分类数据 dataSet:原数据,训练 k:k-近邻算法参数k

    60220

    KNN近邻,KD树

    用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据,对新输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近K个实例(也就是上面所说K个邻居),这K个实例多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类。...这就是K近邻算法核心思想。 1.2 近邻距离度量 我们看到,K近邻算法核心在于找到实例邻居,这个时候,问题就接踵而至了,如何找到邻居,邻居判定标准是什么,用什么来度量。...在实际应用,K值一般取一个比较小数值,例如采用交叉验证法(简单来说,就是一部分样本做训练,一部分做测试)来选择最优K值。...1.4 KNN最近邻分类算法过程 计算测试样本和训练样本每个样本距离(常见距离度量有欧式距离,马氏距离等); 对上面所有的距离值进行排序; 选前 k 个最小距离样本; 根据这 k 个样本标签进行投票...2.5 kd树近邻搜索算法改进:BBF算法 实例是随机分布,那么kd树搜索平均计算复杂度是O(logN),这里N是训练实例树。

    1.3K10

    【机器学习】七、降维与度量学习

    基于kNN算法思路,我们很容易得到以下结论: 如果K=3,那么离绿色最近有2个红色三角形和1个蓝色正方形,这3个投票,于是绿色这个待分类属于红色三角形。...如果K=5,那么离绿色最近有2个红色三角形和3个蓝色正方形,这5个投票,于是绿色这个待分类属于蓝色正方形。...2.2 KNN最近邻分类算法过程 计算测试样本和训练样本每个样本距离(常见距离度量有欧式距离,马氏距离等); 对上面所有的距离值进行排序; 选前 k 个最小距离样本; 根据这 k 个样本标签进行投票...在介绍PCA之前,不妨先考虑这样一个问题:对于正交属性空间中样本,如何用一个平面(直线高维推广)对所有样本进行恰当表达?...可采用著名Dijkstra算法或Floyd算法计算最短距离,得到高维空间中任意两之间距离后便可以使用MDS算法来其计算低维空间中坐标。

    54480

    机器学习之K近邻(KNN)算法

    我们利用KNN思想,如果假设K=3,选取三个距离最近类别,由于红色三角形所占比例为2/3,因此绿色被赋予红色三角形类别。...如果假设K=5,由于蓝色正方形所占比例为3/5,因此绿色被赋予蓝色正方形类别。 ? 从上面实例,我们可以总结下KNN算法过程 计算测试数据与各个训练数据之间距离。...2.KD树原理 KD树算法没有一开始就尝试对测试样本进行分类,而是先对训练建模,建立模型就是KD树,建立好模型之后再对测试做预测。...3.球树原理 KD树算法能够提高KNN搜索效率,但在某些时候效率并不高,比如处理不均匀分布数据时。...然后计算每个聚类中心,以及聚类能够包含它所有数据点所需最小半径,这样我们便得到两个子球体,和KD树左右子树对应。 递归:对上述两个子球体,递归执行步骤2,最终得到球树。 ?

    1.4K20

    深度学习500问——Chapter02:机器学习基础(5)

    求解步骤如下: (1)选取 ,使得 ,然后对此时 求取最大值,得到极值 ,实现参数更新。 (2)重复以上过程到收敛为止,在更新过程始终满足 。...2.16 降维聚类 2.16.1 图解为什么会产生维数灾难 ​ 假如数据包含10张照片,照片中包含三角形和圆两种形状。...一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了,因此聚类通常并不需要使用训练数据进行学习,在机器学习属于无监督学习。...2.16.8 k-means聚类算法 k-means是划分方法较经典聚类算法之一。由于该算法效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前,许多算法围绕着该算法进行扩展和改进。...2.16.12 四种聚类算法试验 选取专门用于测试分类、聚类算法国际通用UCI数据库IRIS数据,IRIS数据包含150个样本数据,分别取自三种不同 莺尾属植物setosa、versicolor

    12910

    使用KNN算法认识Machine Learning

    k个距离最小; 判断k个点中对应标签值为0和1各有多少,计算其比例,比例大就是预测结果。...下面我们使用KNN算法对一个手写数字0~9进行判定,演示下如何在scikit-learn输出模型预测正确率。...KNN算法没有模型参数,KNN算法k是典型参数。...然而,实际上,任何一种ML算法都不会只有一个参数。即使是上面我们所讲述KNN算法,其实也是有很多参数。下面我们先对scikit-learnKNN算法其他参数有一个简单认识。...4.4.2KNN算法其他参数 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier参数主要有以下几个: n_jobs:表示使用计算机几个核来并行任务,传统for循环效率低下

    69030

    4种普遍机器学习分类算法

    朴素贝叶斯算法在执行文本分类等工作是会有很好效果,比如朴素贝叶斯算法常被使用于垃圾邮件过滤分类。...如果 K=3,绿色圆点最近 3 个邻居是 2 个红色小三角形和 1 个蓝色小正方形,少数从属于多数,基于统计方法,判定绿色这个待分类属于红色三角形一类。...如果 K=5,绿色圆点最近 5 个邻居是 2 个红色三角形和 3 个蓝色正方形,还是少数从属于多数,基于统计方法,判定绿色这个待分类属于蓝色正方形一类。...从上文我们看到,当无法判定当前待分类是从属于已知分类哪一类时,可以依据统计学理论看它所处位置特征,衡量它周围邻居权重,而把它归为(或分配)到权重更大那一类,这就是 K 近邻算法核心思想。...人工神经网络是如何工作

    1.1K00
    领券