首先，我们需要对给定的关键点进行Delaunay三角化。在MATLAB中，我们可以使用`delaunay`函数来实现这一目标。然后，我们需要计算每个三角形面的法向量。我们需要计算每个顶点的平均法向量。 以下是MATLAB代码： ```matlab % 假设关键点存储在一个Nx2矩阵中，其中N是关键点的数量 keypoints = [x1, y1; x2, y2; ...; xn, yn]; % 使用delaunay函数进行三角化 [tri, ~] = delaunay(keypoints(:, 1), keypoints(:, 2)); % 计算每个三角形面的法向量 normals = zeros(size(tri, 1), 3); for i = 1:size(tri, 1) p1 = keypoints(tri(i, 1), :); p2 = keypoints(tri(i, 2), :); p3 = keypoints(tri(i, 3), :); edge1 = p2 - p1; edge2 = p3 - p1; normals(i, :) = cross(edge1, edge2); end % 计算每个顶点的平均法向量 vertex_normals = zeros(size(keypoints, 1), 3); for i = 1:size(keypoints, 1) vertex_normals(i, :) = mean(normals(find(tri == i), :), 1); end ``` 这段代码首先对关键点进行Delaunay三角化，然后计算每个三角形面的法向量，最后计算每个顶点的平均法向量。 [2024-05-15 15:58:20 | AI写代码神器 | 394点数解答]