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OpenCV 中的 Delaunay 与 Voronoi 细分：原理、操作与应用
1. 基本概念
在 OpenCV 中，“细分（subdivision）” 这个术语通常指的是将一个区域划分为更小区域的操作，特别是在处理二维点集时，Delaunay 细分和 Voronoi 镶嵌是两个重要的概念。Delaunay 三角剖分可以用于对象跟踪，例如通过检测面部表情中的关键点来跟踪面部并检测情绪。
2. 创建 Delaunay 或 Voronoi 细分
要创建 Delaunay 或 Voronoi 细分，需要完成以下步骤：
1. 分配内存并设置边界框 ：
cv::Rect rect(0, 0, 600, 600); // 外部边界框
cv::Subdiv2D subdiv(rect); // 创建初始细分
上述代码创建了一个包含指定矩形的初始细分。
2. 插入点 ：
插入的点可以是 32 位浮点类型或整数坐标的点（ cv::Point ），整数坐标的点会自动转换为浮点格式。
cv::Point2f fp; // 点的持有者
for( int i = 0; i < as_many_points_as_you_want; i++ ) {
fp = your_32f_point_lis
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