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思路如下：
绘制矩形边框，边框内生成随机点（Pop2D），并Graft，每个点自成一组。
用多段线绘制文字，并Join，得到N条多段线，并求得每个点在所有多段线上的最近点（Crv CP），此时Graft后的每组点能够生成N个最近点。
求每个点与N条多段线上最近点的距离（Dist），得到N个距离数据，对数据进行从小到大的排序（Sort），并提取中最小值（Item），从而得到与每个点最近的那条多段线上的最近点。
再求出每个点和其最近点的距离（Dist），以及每个点和其最近点的矢量方向（Vect2Pt）,这两个数据可作为随机点的移动向量。
对距离除以2，即实际距离越小，移动距离越小，（如实际距离是2，移动距离为1，实际距离为4，移动距离仅为2，使得离多段线较远的点移动较少，有利于疏密关系对比更明显）。得到移动向量（Amp）。
为了疏密对比更强烈，把大于一定距离的点剔除掉，只剩下距离较近的点。
对剩下的点进行移动（Move），用移动后的点生成泰森多边形（Voronoi）。
感觉应该还有很多可以优化的地方
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