对Open CV 中的平面划分相关函数使用探索

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摘要 ：Delaunay三角剖分在工程应用中非常有用，开源库OpenCV也提供了相应的函数，但是由于原始文档不是很详细，在使用过程中仍然会遇到很多麻烦，笔者就自己的理解进行了相关的总结，并解决了实际应用中的相关问题。

关键字：open cv, delaunay, 平面划分

任意点集的三角网格化(triangulation)问题一直是人们密切关注的问题。三角网格化问题在许多领域有广泛应用。Delaunay 三角剖分是目前研究应用最广的一种剖分方法，因其具备很多优点，以下简单列举两条：

空外接圆性质：在由点集V-生成的D-三角网中，每个三角形的外接圆均不包含该点集的其他任意点。
最大最小角度性质：在由点集V-生成的D-三角网中，所有三角形中的最小角度是最大的。
Open CV中有Delaunay的实现，极大地方便了广大科研工作者。尽管Open CV提供了详细的文档，并且提供了相关sample，但是由于对原文档及参考书籍[1,3,4]的理解上的不足，笔者在使用过程中仍然遇到很多问题，下面将自己的一些理解及探索进行总结，谬误之处望大家批评指正。请注意，这里并不会详细介绍Open CV如何进行delaunay划分，请参考Open CV自带的示例程序delaunay.c.

1. 也说“四方边缘（Quad-edge）”结构


图1 边e以及与边e相关的边(该图来自Open CV文档)

这个结构图非常难懂(对我而言)，但是非常关键，是Open CV 平面划分的最基本元素，数据结构如下：

/* quad-edge structure fields */

#define CV_QUADEDGE2D_FIELDS()     \

    int flags;                     \

    struct CvSubdiv2DPoint* pt[4]; \

    CvSubdiv2DEdge  next[4];



typedef struct CvQuadEdge2D

{

    CV_QUADEDGE2D_FIELDS()

}

CvQuadEdge2D;

这个结构的关键数据是数组next[4],其按顺序存放四条边（代码）：e,eRot以及它们的反向边。注：我这里用“边代码”，原因是Open CV是用long型的代码来表示平面划分的一条边。

• eLnext: e的左方区域（或上方区域）是一个多边形，e是其中一条边，eLnext是指向这个区域的另一条边，这个描述有点类似于数据结构中的十字链表的表示法，与e是连接在一起的；
  
• eRnext: 理解同eLnext,只不过是指向e的右方区域（或下方区域）的另一条边，与e是连接在一起的；
  
• eDnext: 与e共“目的点”的另一条边；
  
• eOnext: 与e共“出发点”的另一条边；
  
• eRot: e的对偶边，这就没什么好解释的了。
  在了解这些知识点后，我们可以获得如下的应用：

2. 应用1－在Delaunay划分结束后获取三角形连接关系

(1) 首先，以边e开始循环查找与其相连的两条边就可以找到一个三角形，对所有边进行相同操作，就可以找到许多三角形，注意，这其中有许多重复的边，需要进行判断。主要代码如下：

for( i = 0; i < total; i   ) // total是边数目，可以参考Open CV示例程序delaunay.c

{

        CvQuadEdge2D* edge = (CvQuadEdge2D*)(reader.ptr);



        if( CV_IS_SET_ELEM( edge ))

        {

            CvSubdiv2DEdge e = (CvSubdiv2DEdge)edge;

            CvSubdiv2DEdge t = e;

            CvPoint buf[3];

            int iPointNum = 3;



            for(int j = 0; j < iPointNum; j   ){

                CvSubdiv2DPoint* pt = cvSubdiv2DEdgeOrg( t );

                if( !pt ) break;

                buf[j] = cvPoint( cvRound(pt->pt.x), cvRound(pt->pt.y));

                t = cvSubdiv2DGetEdge( t, CV_NEXT_AROUND_LEFT );

            }

            if (j == iPointNum) {



                AddTriangle(buf);        // 添加三角形

         }



        CV_NEXT_SEQ_ELEM( elem_size, reader );

    }

(2) 其次，因为在Delaunay划分中，所有边是有方向的，光通过e进行轮循可能会遗失部分三角形，因此同时还得以e的反向边进行轮循，上面的代码可以改为如下：

Bool FindTriangleFromEdge(CvSubdiv2DEdge e)

{

   CvSubdiv2DEdge t = e;

   CvPoint buf[3];

   CvPoint *pBuf = buf;

   int iPointNum = 3;



   for(int j = 0; j < iPointNum; j   ){

   CvSubdiv2DPoint* pt = cvSubdiv2DEdgeOrg( t );

   if( !pt ) break;

   buf[j] = cvPoint( cvRound(pt->pt.x), cvRound(pt->pt.y));

   t = cvSubdiv2DGetEdge( t, CV_NEXT_AROUND_LEFT );

   }

   if (j == iPointNum) {



      AddTriangle(buf);        // 添加三角形

      return true;  

   }



   return false; 

}

 



// 调用代码如下    



for( i = 0; i < total; i   )

{

        CvQuadEdge2D* edge = (CvQuadEdge2D*)(reader.ptr);



        if( CV_IS_SET_ELEM( edge ))

        {

            CvSubdiv2DEdge e = (CvSubdiv2DEdge)edge;

            FindTriangleFromEdge(e);



           CvSubdiv2DEdge e1 = (CvSubdiv2DEdge)edge 2; //即next[2]



            FindTriangleFromEdge(e1);

        }

        CV_NEXT_SEQ_ELEM( elem_size, reader );

}

在上面的代码中，是直接采用数组位移法进行各种边的对应的(即edge 2)，不过Open CV已经有了自己的实现函数：cvSubdiv2DRotateEdge，上面用红色粗体标注的语句可以换为：

CvSubdiv2DEdge e1 = cvSubdiv2DRotateEdge((CvSubdiv2DEdge)edge,2);

对于16个点的输入，Delaunay分割的结果如图2所示。

3. 应用2－在Vonoroi划分结束后获取多边形

参考Delaunay.c中的函数：void paint_voronoi( CvSubdiv2D* subdiv, IplImage* img );结果如图3所示。

有了应用1的分析，理解这段代码也很容易。

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图2. 16个点的Delaunay三角剖分结果	图3. 相应的Voronoi划分结果

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