在數學和計算幾何領域, 平面上的點集p的德勞內三角化是一種三角剖分dt(p)，使得在p中沒有點嚴格處於 dt(p) 中任意乙個三角形外接圓的內部。delaunay 三角化最大化了此三角剖分中三角形的最小角，換句話，此演算法盡量避免出現「極瘦」的三角形。此演算法命名**於鮑里斯·德勞內，以紀念他自2023年在此領域的工作。德勞內三角化演算法對給定的點集合的凸包進行三角形分隔，使得每個三角形的外接圓都不含任何點。
import numpy as np
import pylab as pl
from scipy import spatial
points2d = np.array([[0.2, 0.1], [0.5, 0.5], [0.8, 0.1],
[0.5, 0.8], [0.3, 0.6], [0.7, 0.6], [0.5, 0.35]])
vo = spatial.voronoi(points2d)
x = np.array([46.445, 263.251, 174.176, 280.899, 280.899,
189.358, 135.521, 29.638, 101.907, 226.665])
y = np.array([287.865, 250.891, 287.865, 160.975, 54.252,
160.975, 232.404, 179.187, 35.765, 71.361])
points2d = np.c_[x, y]
dy = spatial.delaunay(points2d)
vo = spatial.voronoi(points2d)
#%fig=德勞內三角形的外接圓與圓心
Delaunay三角剖分演算法
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Delaunay三角剖分演算法簡述
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