Delaunay三角剖分在点云数据处理中用于构建无重叠三角网格，常见于点云的表达、重建和分析。针对大规模点云，逐点插入法优化了传统算法，提高效率。本文提供Python实现示例，展示如何使用此方法进行点云拟合，并强调其在建模、导航、形状分析等领域的应用价值。
Delaunay三角剖分是一种常用的几何处理算法，用于将点云数据以无重叠的三角形组成的三角网格进行拟合。在许多计算机图形学、计算机视觉和地理信息系统等领域，Delaunay三角剖分被广泛应用于点云数据的表达、重建和分析。
对于大规模的点云数据，传统的Delaunay三角剖分算法可能无法在合理的时间内完成。为了解决这个问题，逐点插入法被提出作为一种优化策略。该方法通过逐步插入新的点并更新现有的三角剖分，实现了高效的点云拟合。
下面是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用逐点插入法来构建Delaunay三角剖分的点云拟合过程：
import numpy as np
from scipy.spatial import Delaunay
def incremental_delaunay(points)
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