Bowyer-Watson算法

数学原理及算法过程

Delaunay 三角剖分是一种特殊的三角剖分方法，它满足以下两个重要性质：

最大化最小角性质：Delaunay 三角剖分通过避免细长的三角形来最大化所有三角形的最小角。
空外接圆性质：在 Delaunay 三角剖分中，每个三角形的外接圆不包含任何其他点。这意味着，对于三角剖分中的任意三角形，其外接圆内没有其他输入点。

基于这些性质，Delaunay 三角剖分算法的一种实现方式是 Bowyer-Watson 算法，这是一种增量算法。以下是具体的算法步骤：

算法过程

初始化超级三角形：

创建一个足够大的超级三角形，包含所有输入点。这个三角形的三个顶点坐标远离实际输入点的范围，使其能够覆盖所有点。

逐点插入：

对于每个输入点，找到所有包含该点的外接圆的三角形。这些三角形被称为“坏三角形”。

构建多边形：

对于所有坏三角形，它们的每条边，如果只被一个坏三角形共享，则称其为边界边。这些边将形成一个多边形。

删除坏三角形：

将所有坏三角形从三角剖分中删除。

重新三角化多边形：

用新插入的点和多边形的边构成新的三角形，并将这些三角形加入三角剖分中。

移除超级三角形的影响：

在所有点都插入后，移除包含超级三角形顶点的所有三角形，得到最终的 Delaunay 三角剖分。

数学原理

外接圆计算：
- 对于每个三角形，计算其外接圆。外接圆的圆心（外心）和半径可以通过三角形顶点的坐标计算。
- 设三角形顶点为 $x_1, y_1), (x_2, y_2), (x_3, y_3)$ 。外接圆的圆心 $(u, v)$ 计算如下：
  $\left( x_1(y_2 - y_3) + x_2(y_3 - y_1) + x_3(y_1 - y_2) \right)$
$\frac{((x_1^2 + y_1^2)(y_2 - y_3) + (x_2^2 + y_2^2)(y_3 - y_1) + (x_3^2 + y_3^2)(y_1 - y_2))}{d}$

$\frac{((x_1^2 + y_1^2)(x_3 - x_2) + (x_2^2 + y_2^2)(x_1 - x_3) + (x_3^2 + y_3^2)(x_2 - x_1))}{d}$

$\sqrt{(x_1 - u)^2 + (y_1 - v)^2}$

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

class Triangle:
    def __init__(self, p1, p2, p3):
        self.p1 = p1
        self.p2 = p2
        self.p3 = p3
        self.circumcenter, self.circumradius = self.circumcircle()
    
    def circumcircle(self):
        """Calculate the circumcenter and circumradius of the triangle."""
        ax, ay = self.p1.x, self.p1.y
        bx, by = self.p2.x, self.p2.y
        cx, cy = self.p3.x, self.p3.y
        
        d = 2 * (ax * (by - cy) + bx * (cy - ay) + cx * (ay - by))
        
        ux = ((ax*ax + ay*ay) * (by - cy) + (bx*bx + by*by) * (cy - ay) + (cx*cx + cy*cy) * (ay - by)) / d
        uy = ((ax*ax + ay*ay) * (cx - bx) + (bx*bx + by*by) * (ax - cx) + (cx*cx + cy*cy) * (bx - ax)) / d
        
        circumcenter = Point(ux, uy)
        circumradius = np.sqrt((ax - ux)**2 + (ay - uy)**2)
        
        return circumcenter, circumradius
    
    def contains_point(self, p):
        """Check if the point p is inside the circumcircle of the triangle."""
        return np.sqrt((p.x - self.circumcenter.x)**2 + (p.y - self.circumcenter.y)**2) < self.circumradius

def delaunay_triangulation(points):
    """Perform Delaunay triangulation on a set of points."""
    super_triangle = Triangle(Point(-1e5, -1e5), Point(1e5, -1e5), Point(0, 1e5))
    triangulation = [super_triangle]
    
    for p in points:
        bad_triangles = []
        for tri in triangulation:
            if tri.contains_point(p):
                bad_triangles.append(tri)
        
        polygon = []
        for tri in bad_triangles:
            for edge in [(tri.p1, tri.p2), (tri.p2, tri.p3), (tri.p3, tri.p1)]:
                is_shared = False
                for other in bad_triangles:
                    if other != tri and (edge in [(other.p1, other.p2), (other.p2, other.p3), (other.p3, other.p1)] or edge[::-1] in [(other.p1, other.p2), (other.p2, other.p3), (other.p3, other.p1)]):
                        is_shared = True
                        break
                if not is_shared:
                    polygon.append(edge)
        
        for tri in bad_triangles:
            triangulation.remove(tri)
        
        for edge in polygon:
            triangulation.append(Triangle(edge[0], edge[1], p))
    
    triangulation = [tri for tri in triangulation if not (super_triangle.p1 in [tri.p1, tri.p2, tri.p3] or super_triangle.p2 in [tri.p1, tri.p2, tri.p3] or super_triangle.p3 in [tri.p1, tri.p2, tri.p3])]
    
    return triangulation

def plot_triangulation(triangles, points):
    for tri in triangles:
        plt.plot([tri.p1.x, tri.p2.x], [tri.p1.y, tri.p2.y], 'b-')
        plt.plot([tri.p2.x, tri.p3.x], [tri.p2.y, tri.p3.y], 'b-')
        plt.plot([tri.p3.x, tri.p1.x], [tri.p3.y, tri.p1.y], 'b-')
    
    for p in points:
        plt.plot(p.x, p.y, 'ro')
    
    plt.show()
# Generate random points in the unit square
rectangle_corners = [Point(0, 0), Point(1, 0), Point(1, 1), Point(0, 1)]
random_points = [Point(np.random.rand(), np.random.rand()) for _ in range(20)]
points = rectangle_corners + random_points

triangles = delaunay_triangulation(points)
plot_triangulation(triangles, points)