从顶点坐标创建三角网格

Question

给定一组坐标为 x 和 y 的二维数据点（左图），是否有一种简单的方法可以在其上构建三角形网格（右图）？即 return 表示连接了哪些顶点的元组列表。解不是唯一的，但任何合理的网格就足够了。

Answer 1

你可以试试scipy.spatial.Delaunay。从那个 link:

points = np.array([[0, 0], [0, 1.1], [1, 0], [1, 1]])

from scipy.spatial import Delaunay

tri = Delaunay(points)

plt.triplot(points[:,0], points[:,1], tri.simplices)

plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')

plt.show()

输出：

Answer 2

您可以使用 scipy.spatial.Delaunay。这是来自

的示例

import numpy as np
points = np.array([[-1,1],[-1.3, .6],[0,0],[.2,.8],[1,.85],[-.1,-.4],[.4,-.15],[.6,-.6],[.9,-.2]])
from scipy.spatial import Delaunay
tri = Delaunay(points)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.triplot(points[:,0], points[:,1], tri.simplices)
plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
plt.show()

这是与您类似的输入的结果：

三角形存储在 Delaunay 对象的 simplices 属性中，它引用存储在 points 属性中的坐标：

>>> tri.points
array([[-1.  ,  1.  ],
       [-1.3 ,  0.6 ],
       [ 0.  ,  0.  ],
       [ 0.2 ,  0.8 ],
       [ 1.  ,  0.85],
       [-0.1 , -0.4 ],
       [ 0.4 , -0.15],
       [ 0.6 , -0.6 ],
       [ 0.9 , -0.2 ]])
>>> tri.simplices
array([[5, 2, 1],
       [0, 3, 4],
       [2, 0, 1],
       [3, 0, 2],
       [8, 6, 7],
       [6, 5, 7],
       [5, 6, 2],
       [6, 3, 2],
       [3, 6, 4],
       [6, 8, 4]], dtype=int32)

如果您要查找连接的顶点，还有一个包含该信息的属性：

>>> tri.vertex_neighbor_vertices
(array([ 0,  4,  7, 12, 16, 20, 24, 30, 33, 36], dtype=int32), array([3, 4, 2, 1, 5, 2, 0, 5, 1, 0, 3, 6, 0, 4, 2, 6, 0, 3, 6, 8, 2, 1,
       6, 7, 8, 7, 5, 2, 3, 4, 8, 6, 5, 6, 7, 4], dtype=int32))

从顶点坐标创建三角网格

Create triangular mesh from vertex coordinates

geometry

numpy

mesh

scipy