那由阿波罗尼斯圆方法产生的间隙角,可以将维诺图也间隙化嘛,这样就能确定逃逸者的逃逸区域,也可以知道我们要缩小的区域
时间: 2024-03-29 22:39:51 浏览: 19
是的,通过阿波罗尼斯圆和Voronoi Diagram的转换,我们可以使用阿波罗尼斯圆方法产生的间隙角来确定Voronoi Diagram的间隙化。这可以帮助我们确定逃逸者的逃逸区域,以及需要缩小的区域。
具体来说,我们可以使用阿波罗尼斯圆方法生成一个Delaunay三角剖分,并计算每个三角形的外接圆。然后,我们可以计算每个圆之间的间隙角,并将Voronoi Diagram中对应圆心的Voronoi边缩小或删除,从而实现间隙化。
这样,我们就可以获得一个间隙化的Voronoi Diagram,它可以帮助我们确定逃逸者的逃逸区域,以及需要缩小的区域。
相关问题
维诺图可以和阿波罗尼斯圆接合嘛
可以的,Voronoi Diagram 和 它的对偶图——Delaunay 三角网(也称为Voronoi 三角剖分)是可以相互转换的。而阿波罗尼斯圆则是由Delaunay 三角网生成的圆。
在这种情况下,我们可以使用Delaunay 三角网的生成算法来生成一个由一组点构成的三角网,然后计算每个三角形的外接圆,这些外接圆就是阿波罗尼斯圆。然后,我们可以根据这些圆来构建Voronoi Diagram,将每个圆心作为一个Voronoi顶点。因此,Voronoi Diagram 和阿波罗尼斯圆是可以相互转换的,它们是密切相关的。
用matlab绘制三角形少且精确的维诺图
要绘制三角形较少而且精确的 Voronoi 图形,可以考虑使用 Delaunay 三角剖分来生成 Voronoi 图形。以下是一个示例代码:
```matlab
% 生成随机点
points = rand(50, 2);
% 计算 Delaunay 三角剖分
dt = delaunayTriangulation(points);
% 获取 Voronoi 图形
[vx, vy] = voronoiDiagram(dt);
% 绘制 Voronoi 图形
triplot(dt);
hold on;
plot(vx(:), vy(:), 'k-');
axis equal;
```
在这个例子中,我们首先使用 `rand` 函数生成了 50 个随机点,然后使用 `delaunayTriangulation` 函数计算了这些点的 Delaunay 三角剖分。接着,我们使用 `voronoiDiagram` 函数获取了 Voronoi 图形的顶点坐标,最后使用 `triplot` 和 `plot` 函数绘制了 Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图形。
这种方法生成的 Voronoi 图形通常比使用 `voronoi` 函数更加精确,而且可以处理三角形较少的情况。但是,由于 Delaunay 三角剖分需要耗费较长时间进行计算,因此对于大规模的数据集可能不太适用。