矢量化三角形细分方法快速生成四倍细分三角形

三角形方法最初由Zack等人（1977年）提出，用于测量灰度图像中的阈值。该方法通过在灰度直方图上的最大值b和最低（或最高，具体取决于上下文）值a之间构建一条线来确定阈值。该线使得直方图上的像素值明显大于0，并且通过计算从a到b范围内每个灰度级别到线的垂直距离L来确定最佳阈值级别。这种方法特别适用于处理在直方图中产生弱峰值的对象像素。

这个函数提供了一种生成谢尔宾斯基三角形分形图像的有效算法。它在MATLAB环境中运行，打开一个新的图形窗口，并根据指定的迭代次数生成图像。迭代次数必须大于或等于0，较高的迭代次数会导致较长的计算时间。例如，可以使用命令 sierpinski_triangle(6) 来生成六级谢尔宾斯基三角形。

该程序采用三角形元素构建网格，具有左右对称特性。

TRIANGRND函数可从具有给定下限A、上限B和众数M的三角形分布中生成随机数数组。返回的数组大小取决于输入参数A、M和B的大小关系，可以处理多维数组输入。此函数基于Kotz & van Dorp的方法[1]进行实现。详细参考资料可通过作者联系邮箱galexander (at) Mines (dot) edu获取。

这是在UNC-CH RAPID程序包中找到的三角形重叠代码的Matlab优化转换。原始代码未经过Matlab的深度优化。三角形的定义为t1 = [v1x, v1y, v1z; v2x, v2y, v2z; v3x, v3y, v3z]。以下是测试代码片段：%%测试三角形碰撞代码clf;坚持，稍等;设置（gcf，'渲染器'，'zbuffer'） t1 = [1,1,1; 1,2,1; 2,2,2]; 补丁( t1(:,1), t1(:,2), t1(:,3), [0.5,0.5]) t2 = [1.5,1.5; 1.2,3,-1; 0.5,2.4,1.0]; patch（t2（：，1），t2（：，2），t2（：，3），[0.75,0.5]） t3 = [2.5,3.5; 1.2,3,-1; 0.5,2.4,1.0]; 补丁( t3(:,1), t3(:,2)

在Matlab开发中，可以通过icoSphereMesh(n)函数生成三维单位icosphere的三角形网格。此函数的输入参数n控制了网格的复杂度，例如n=0返回12个顶点，n=1返回42个顶点，以此类推。对于大规模网格，建议将n设置为5以避免性能问题。

使用Matlab开发三角形区域有限元模型，用于解决非定常不可压缩流体流动及相关问题。

MeshLaplacian 是一个用于计算三角形网格拉普拉斯函数的 MATLAB 工具。

Matlab开发：修正三角形网格法向量计算。对三角形网格（面片）进行法向量计算的过程进行了优化。