已知空间三点组成的面求该面上某点的Z值

已知空间三点,那么可以就可以确定空间三点组成的平面。此时可以根据某一点的X值和Y值,来求取该点在平面上的Z值。这个过程对于求三角面片上某点的高程或者权值特别有用,其本身也可以看作一种线性插值。

其算法思路也特别简单,首先算出其三点组成的平面法向量(可参看《已知三点求平面法向量》);然后根据平面法向量 n = ( A , B , C ) n=(A,B,C) n=(A,B,C)和平面上某点 m = ( x 0 , y 0 , z 0 ) m=(x0,y0,z0) m=(x0,y0,z0),有平面的点法式方程:
A ( X − x 0 ) + B ( Y − y 0 ) + C ( Z − z 0 ) = 0 A(X-x0)+B(Y-y0)+C(Z-z0)=0 A(Xx0)+B(Yy0)+C(Zz0)=0
最后根据欲求点的X、Y值,代入公式解算Z值即可。

具体实现代码如下:

#include<iostream>

using namespace std;

//三维double矢量
struct Vec3d
{
	double x, y, z;

	Vec3d()
	{
		x = 0.0;
		y = 0.0;
		z = 0.0;
	}
	Vec3d(double dx, double dy, double dz)
	{
		x = dx;
		y = dy;
		z = dz;
	}
	void Set(double dx, double dy, double dz)
	{
		x = dx;
		y = dy;
		z = dz;
	}
};

//计算三点成面的法向量
void Cal_Normal_3D(const Vec3d& v1, const Vec3d& v2, const Vec3d& v3, Vec3d &vn)
{
	//v1(n1,n2,n3);
	//平面方程: na * (x – n1) + nb * (y – n2) + nc * (z – n3) = 0 ;
	double na = (v2.y - v1.y)*(v3.z - v1.z) - (v2.z - v1.z)*(v3.y - v1.y);
	double nb = (v2.z - v1.z)*(v3.x - v1.x) - (v2.x - v1.x)*(v3.z - v1.z);
	double nc = (v2.x - v1.x)*(v3.y - v1.y) - (v2.y - v1.y)*(v3.x - v1.x);

	//平面法向量
	vn.Set(na, nb, nc);
}

void CalPlanePointZ(const Vec3d& v1, const Vec3d& v2, const Vec3d& v3, Vec3d& vp)
{
	Vec3d vn;
	Cal_Normal_3D(v1, v2, v3, vn);	

	if (vn.z != 0)				//如果平面平行Z轴
	{
		vp.z = v1.z - (vn.x * (vp.x - v1.x) + vn.y * (vp.y - v1.y)) / vn.z;			//点法式求解
	}	
}

int main()
{
	Vec3d v1(1.0, 5.2, 3.7);
	Vec3d v2(2.8, 3.9, 4.5);
	Vec3d v3(7.6, 8.4, 6.2);
	Vec3d vp;
	vp.x = 5.6;
	vp.y = 6.4;
	vp.z = 0.0;

	CalPlanePointZ(v1, v2, v3, vp);

	return 0;
}
### 使用MATLAB检测三维空间内圆形的中心坐标 在处理三维空间中的几何形状时,确定圆心的位置是一个常见的需。对于已知条件下的圆,可以通过解析方法来计算其圆心位置。 #### 方法一:基于已知参数直接计算 如果已经知道圆上的三个不共线 \( P_1, P_2, P_3 \),那么可以构建两个向量并找到垂直平分交于一作为圆心 O 的位置[^1]: 设这三个分别为: \[ P_1 = (x_1,y_1,z_1),\quad P_2=(x_2,y_2,z_2),\quad P_3=(x_3,y_3,z_3) \] 通过这些定义两条边 AB 和 BC 后,可得法矢 nAB 及 nBC ,再由叉乘得到平面 ABC 法线 N 。最后解过中垂面上任选两 M,N 所构成直线方程组即可获得圆心 C 坐标。 ```matlab function center = findCircleCenter(P1,P2,P3) % 计算间差形成向量 v1 = P2 - P1; v2 = P3 - P1; % 获取两向量外积得出法向量n n = cross(v1,v2); % 中M和N分别是v1与v2的一半加上起P1 m = mean([P1;P2],1); n_mid = mean([P1;P3],1); % 构造矩阵A用于联立二元一次方程Ax=b解决问题 A = [-cross(n,m-P1);-cross(n,n_mid-P1)]; b = [(dot(m-P1,n));(dot(n_mid-P1,n))]; % 解决超定系统获取未知数k,l进而推导出圆心O sol = linsolve(A,b'); k = sol(1); l = sol(2); center = P1+k*(m-P1)+l*(n_mid-P1); end ``` 此函数接受三个输入参数 `P1`, `P2` 和 `P3` 表示圆周上不同的三点,并返回一个表示圆心坐标的数组 `center`. #### 方法二:最小化误差拟合算法 另一种方式是从一组近似属于同一圆的数据集中估计最佳匹配的圆心。这种方法适用于实际测量数据可能含有噪声的情况。采用优化技术使得所有样本至假设圆的距离平方和达到最小化状态从而逼近真实圆心位置[^4]. ```matlab % 定义目标函数fminsearch用来寻找最优解 fun = @(c) sum((sqrt(sum(bsxfun(@minus,c,[X(:) Y(:)]).^2,2))-r).^2); [c_opt,fval]= fminsearch(fun,[guess_x guess_y]); disp(['Optimized Center Coordinates:',num2str(c_opt)]); ``` 这里 X,Y 是一系列散乱分布但大致围绕着某个理想化的圆排列的观测;而 r 则代表预估半径大小。初始猜测 `[guess_x guess_y]` 应尽可能接近真实的圆心以便加快收敛速度。
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