優化scipy.spatial.Delaunay.find_simplex

Question

我在其中每個點具有相關聯的高度的平面中的一組點。我正在考慮使用scipy.spatial庫來計算點集的Delaunay三角剖分，然後使用結果來插入它們之間的點。

的庫實現一個很好的功能，給定一個點，發現它位於該三角形。計算從網格深度圖時，這將是特別有用的。我假設（如果我錯了，請糾正我）搜索功能每次調用時從相同的起點搜索。因爲我會找往往會說謊無論是在上或在鄰近的一個前一個撒謊的三角點，我想這是不必要的，但似乎無法找到一種方法來優化搜索，除了實施它自己。

有一種方法來設定初始三角形的搜索，或以其他方式最優化的深度圖計算？

Answer 1

你可以嘗試在定位測試，尤其是柯克帕特里克算法/數據結構點。基本上你在兩個軸上細分網格並重新對其進行三角化。一個更好更簡單的解決方案是給每個三角形一個顏色並繪製一個位圖，然後用該點檢查位圖的顏色。