Matlab:凸包面积

文章详细介绍了如何在代码中使用scatter3函数显示点云,包括坐标数据处理、颜色渐变、凸包计算以及图像腐蚀膨胀操作。同时展示了如何使用Matlab进行点云数据预处理和图像处理技术,如Delaunay三角化和轮廓面积计算。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

代码中有好多部分功能,读者可以自行标注,有用scatter3显示点云,图片腐蚀膨胀,点云凸包和凸包面积等计算等。

%%%显示点云

clear

close all;

clc

A=load("G:\实验数据\实验数据\大豆\大豆9.6\H\H-1\1.txt"); %载入反面点云数据

x1=A(:,1);

y1=A(:,2);

z1=A(:,3);

R1=A(:,4);

G1=A(:,5);

B1=A(:,6);

P1=[x1,y1,z1];

h1=[R1,G1,B1];

figure; %显示原始点云

scatter3(x1,z1,y1,5,h1/255,'fill'); %按照y轴显示颜色,就会出现渐变

axis([-0.4 0.4 0.6 1.6 -0.3 0.4]);%倒数第二个原来是-0.3

% A=load("G:\实验数据\实验数据\大豆\大豆8.18\H\H-2\1.txt"); %载入反面点云数据

% x1=A(:,1);

% y1=A(:,2);

% z1=A(:,3);

% R1=A(:,4);

% G1=A(:,5);

% B1=A(:,6);

% P1=[x1,z1];

% h1=[R1,G1,B1];

% dt = delaunayTriangulation(P1);

% triplot(dt)

% fe = freeBoundary(dt)';

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