CGAL 二维保角三角剖分
文章目录
- 一、简介
- 二、实现代码
- 三、实现效果
- 参考资料
一、简介
二维保角三角剖分是一种在二维平面上对给定的点集进行三角剖分的方法，其特点是在尽可能保持三角形的角度接近等边的同时，尽可能减小形成的三角形的大小和形状的不规则性。
保角三角剖分通常被用于需要生成高质量网格的应用场景，比如有限元分析、计算流体动力学、计算机图形学等。在这些领域中，保角三角剖分可以提供更精确和稳定的计算结果。
实现二维保角三角剖分的算法通常包括以下步骤：
1. 输入点集： 首先，输入一个包含待剖分点的集合。这些点通常表示了一个区域的边界或者离散的数据点。
2. 构建Delaunay三角剖分：使用Delaunay三角剖分算法将输入点集进行三角剖分。Delaunay三角剖分是一种基于点集的三角剖分方法，其特点是尽可能满足一组条件，比如不包含输入点集中的任何其他点在其外接圆内等。
3. 优化三角形质量：对生成的Delaunay三角形进行优化，以提高三角形的质量。这通常涉及到将不良的三角形进行局部改进或者优化，以减少不规则性并提高角度接近等边。
4. 保角性：在优化过程中，需要特别注意保持三角形的保角性质