三角剖分简介
主要介绍Delaunay三角剖分
在opencv源码sources/samples下c++/c目录下都有三角剖分的示例代码delaunay
1. 最大化最小角，“最接近于规则化的“的三角网。
2. 唯一性（任意四点不能共圆）。
【定义】Delaunay边：假设E中的一条边e（两个端点为a,b），e若满足下列条件，则称之为Delaunay边：存在一个圆经过a,b两点，圆内(注意是圆内，圆上最多三点共圆)不含点集V中任何其他的点，这一特性又称空圆特性。
【定义】Delaunay三角剖分：如果点集V的一个三角剖分T只包含Delaunay边，那么该三角剖分称为Delaunay三角剖分。
【定义】假设T为V的任一三角剖分，则T是V的一个Delaunay三角剖分，当且仅当T中的每个三角形的外接圆的内部不包含V中任何的点。
opencv中的三角剖分应该是逐点插入法，基于Bowyer-Watson算法实现的。
在opencv的源码sources/samples下有相应语言的示例代码。
Bowyer-Watson算法
目前采用逐点插入方式生成的Delaunay三角网的算法主要基于Bowyer-Watson算法，Bowyer-Watson算法的主要步骤如下：
1）建立初始三角网格：针对给定的点集V,找到一个包含该点集的矩形R,我们称R为辅助窗口。连接R的任意一条对角线，形成两个三角形，作为初始Delaunay三角网格。
2）逐点插入：假设目前已经有一个Delaunay三角网格T,现在在它里面再插入一个点P,需要找到该点P所在的三角形。从P所在的三角形开始，搜索该三角形的邻近三角形，并进行空外接圆检测。找到外接圆包含点P的所有的三角形并删除这些三角形，形成一个包含P的多边形空腔，我们称之为Delaunay空腔。然后连接P与Delaunay腔的每一个顶点，形成新的Delaunay三角网格。
3）删除辅助窗口R:重复步骤2）,当点集V中所有点都已经插入到三角形网格中后，将顶点包含辅助窗口R的三角形全部删除。
在这些步骤中，快速定位点所在的三角形、确定点的影响并构建Delaunay腔的过程是每插入一个点都会进行的。随着点数的增加，三角形数目增加很快，因此缩短这两个过程的计算时间，是提高算法效率的关键。
算法执行图示如下： 