python alphashape

好的,这是个主意. Delaunay三角剖分将产生不加区别的大三角形.它也会有问题,因为只会生成三角形.

因此,我们将生成您可能称之为“模糊Delaunay三角剖分”的东西.我们将所有点都放入kd树中,对于每个点p,查看它的k个最近邻点. kd树让这个快.

对于这些k个邻居中的每一个,找到到焦点p的距离.使用此距离生成加权.我们希望附近的点比更远的点更受青睐,所以这里指数函数exp(-alpha * dist)是合适的.使用加权距离建立概率密度函数,描述绘制每个点的概率.

现在,从该分布中抽出很多次.将经常选择附近的积分,而不太经常选择更远的积分.对于绘制的点,记下为焦点绘制的次数.结果是加权图,其中图中的每条边连接附近的点,并根据选择对的频率进行加权.

现在,从权重太小的图表中剔除所有边缘.这些是可能没有连接的点.结果如下：

现在,让我们将所有剩余的边缘扔到shapely.然后我们可以通过缓冲它们将边缘转换为非常小的多边形.像这样：

使用覆盖整个区域的大多边形来区分多边形将产生用于三角测量的多边形.可能还要等一下.结果如下：

最后,剔除所有太大的多边形：

#!/usr/bin/env python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import random

import scipy

import scipy.spatial

import networkx as n