在 OpenCV-Python 中绘制人脸 Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图

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2023-12-20 07:14:16

Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图介绍

在计算机图形学中，Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图是两种用于表示和分析点集空间关系的重要工具。

Delaunay 三角剖分 将给定点集连接成一组不重叠的三角形，使得每个三角形的内切圆不包含任何其他点。Delaunay 三角剖分具有许多有用的性质，例如：

最小角和：Delaunay 三角剖分中的每个三角形的角都小于或等于任何其他三角形的角。
最小周长：Delaunay 三角剖分中的每个三角形的周长小于或等于任何其他三角形的周长。
最大空圆：Delaunay 三角剖分中的每个三角形都包含一个最大的空圆，该空圆不包含任何其他点。

Voronoi 图 是由一组点集生成的几何结构，其中每个点都与与其最接近的点相对应。Voronoi 图具有许多有用的性质，例如：

凸多边形：Voronoi 图中的每个区域都是一个凸多边形。
最近点：Voronoi 图中的每个区域都包含与其最接近的点。
等距离边界：Voronoi 图中的每个边界都是由两点等距的点组成的。

OpenCV-Python 中绘制人脸 Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图

在 OpenCV-Python 中，可以使用 delaunay() 和 voronoi() 函数来绘制人脸 Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图。

以下是一个绘制人脸 Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载人脸图像
image = cv2.imread('face.jpg')

# 转换图像为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml').detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 遍历人脸
for (x, y, w, h) in faces:

    # 提取人脸区域
    face = gray[y:y+h, x:x+w]

    # 计算人脸的 Delaunay 三角剖分
    tri = cv2.delaunay(np.array(face))

    # 绘制人脸的 Delaunay 三角剖分
    cv2.drawContours(image, [tri.astype(np.int32)], -1, (0, 255, 0), 2)

    # 计算人脸的 Voronoi 图
    voronoi, _ = cv2.voronoi(np.array(face))

    # 绘制人脸的 Voronoi 图
    for i, region in enumerate(voronoi):
        if region is not None:
            cv2.fillPoly(image, [region.astype(np.int32)], (0, 0, 255))

# 显示人脸 Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图
cv2.imshow('Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()