优化 scipy.spatial.Delaunay.find_simplex

Question

我在平面上有一组点，每个点都有一个关联的高度。我正在考虑使用 scipy.spatial 库来计算点集的 Delaunay 三角剖分，然后使用结果对中间的点进行插值。

库实现了一个很好的函数，给定一个点，找到它所在的三角形。这在从网格计算深度图时特别有用。我假设（如果我错了请纠正我）搜索函数每次被调用时都从相同的起点进行搜索。由于我要寻找的点往往位于前一个所在的三角形或相邻的三角形上，我认为这是不必要的，但似乎无法找到优化搜索的方法，除了实施我自己。

有没有办法设置搜索的初始三角形，或者优化深度图计算？

Answer 1

您可以尝试点位置测试，尤其是 Kirkpatrick algorithm/data 结构。基本上你在两个轴上细分网格并 re-triangulate 它。一个更好更简单的解决方案是给每个三角形一个颜色并绘制一个位图然后用点检查位图的颜色。