3 引言：计算几何的应用领域
在深入探讨计算几何的基础概念之前，我们有必要了解其在多个领域中的广泛应用及其重要性。计算几何不仅是纯数学的一个分支，它在计算机科学、图形学、机器人技术、地理信息系统等多个领域中发挥着重要的作用。以下将详细介绍这些应用领域，并结合一些案例进行阐述。
1. 计算机图形学
在计算机图形学中，计算几何用于物体的建模、渲染及动画生成等过程。具体来说，几何形状的存储、变换和显示都依赖于计算几何算法。例如，三角剖分（Triangulation）技术可以将复杂的多边形划分为多个三角形，从而简化渲染过程。许多现代图形引擎都利用这种技术来提高渲染效率。
案例：使用三角剖分生成地形图
以下是一个使用 Python 和 scipy 库进行三角剖分的简单代码示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial import Delaunay
# 定义点集
points = np.random.rand(10, 2)
tri = Delaunay(points)
# 绘制点与三角形
plt.triplot(points[:, 0], points[:, 1], tri.simplices)
plt.plot(points[:, 0], points[:, 1], 'o')
plt.show()
2. 机器人技术
在机器人导航与路径规划中，计算几何提供了必要的工具来解决障碍物避让和运动规划等问题。通过构建环境的冲突图（Configuration Space），机器人可以计算出安全的移动路径。例如，利用Voronoi图来分析空间布局，可以帮助机器人选择最优路径以避开障碍物。
案例：Voronoi图在机器人路径规划中的应用
以下是一个简单示例，展示如何在 Python 中生成 Voronoi 图：
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d
# 随机生成点
points = np.random.rand(10, 2)
vor = Voronoi(points)
# 绘制 Voronoi 图
voronoi_plot_2d(vor)
plt.show()
3. 计算机视觉
在计算机视觉领域，计算几何的算法被广泛应用于图像处理和分析中。例如，在图像分割过程中，利用轮廓提取算法可以将图像中的对象与背景分离。此外，凸包（Convex Hull）等几何结构可用于识别和定位图像中的重要特征。
案例：凸包计算
使用 scipy 库，我们可以通过以下代码计算点集的凸包：
from scipy.spatial import ConvexHull
# 随机生成点
points = np.random.rand(30, 2)
hull = ConvexHull(points)
# 绘制凸包
plt.plot(points[:, 0], points[:, 1], 'o')
for simplex in hull.simplices:
plt.plot(points[simplex, 0], points[simplex, 1], 'r-')
plt.show()
4. 地理信息系统（GIS）
在地理信息系统中，计算几何被用于空间数据的分析和处理。例如，地理空间数据中的多边形运算（如相交、合并和差集）可以使用计算几何算法来实现，这对于地图应用和地形分析非常重要。
案例：多边形交集计算
在 Python 中，我们可以使用 shapely 库来处理多边形运算：
from shapely.geometry import Polygon
# 定义两个多边形
poly1 = Polygon([(0, 0), (2, 0), (2, 2), (0, 2)])
poly2 = Polygon([(1, 1), (3, 1), (3, 3), (1, 3)])
# 计算交集
intersection = poly1.intersection(poly2)
print(intersection)
总结
计算几何在各个领域中发挥着至关重要的作用。从计算机图形学到机器人路径规划，再到计算机视觉和地理信息系统，计算几何的理论和算法为这些领域的实际应用提供了强大的支持。理解计算几何的应用背景不仅能为学习基础概念打下坚实的基础，而且能在以后解决具体问题时提供思路和参考。
接下来，我们将进一步探讨计算几何的基础概念，包括点和向量等基本元素，为深入理解后续的复杂应用奠定基础。
