利用Matlab生成一个网格化的三维球面,分别对径向方向.经度方向和纬度方向进行网格化,代码如下: %生成一个笛卡尔坐标系下球面网格的x,y,z坐标 %r为球面距离 %nJingdu,nWeidu分别为经度方向和纬度方向上的离散度,为正整数 r = 1600; nJingdu = 80; nWeidu = 40; jingdu = linspace(0,2*pi,nJingdu+1); weidu = linspace(-pi/2,pi/2,nWeidu); XYZ = zeros(nJingd

一.三维绘图1.曲线图plot3(X1,Y1,Z1,...):以默认线性属性绘制三维点集(X1,Y1,Z1)确定的曲线plot3(X1,Y1,Z1,LineSpec):以参数LineSpec确定的线性属性绘制三维点集plot3(X1,Y1,Z1,'PropertyName',PropertyValue,...):根据指定的属性绘制三维曲线theta = 0:0.01*pi:2*pi;x = sin(theta);y = cos(theta);z = cos(4*theta);plot3(x,y,

MATLAB中三维散点图函数为scatter3(x,y,z) 三维火柴图为stem3(x,y,z)

之前看了别人的一份源码,讲到了球体表面平均分割点,于是也好奇去查了一下算法,自己写不出来,借用算法在unity写了一个小demo using UnityEngine; using System.Collections; public class DistrbutedPointsOnSphere : MonoBehaviour { public Camera camera; /// <summary> /// 父级 -- 球 /// </summary> public Transfo

原文地址为:Matlab绘制三维曲面(以二维高斯函数为例) 寒假学习了一下Python下的NumPy和pymatlab,感觉不是很容易上手.来学校之后,决定继续看完数字图像处理一书.还是想按照上学期的模式,边看边实现书中的算法.上学期看的时候,是用C语言实现的,发现写程序太耗时间了,所以决定还是学习下Matlab吧(寒假莫有学会Python中的那些库应用...) 经过两天的学习,终于看完了一本关于Matlab的基础书.对于Matlab有了一个基本的了解,感觉Matlab最大的优势在于能够快速的将

要画一个光路图,本来可以用proe,但是鼠标不好用,有些操作也忘了,用MATLAB画了个.下面是用到的图片. 但是三维坐标中显示彩色图片的目标没有搞定,做了个灰度图,然后用仿射程序将彩色图片贴到了二维灰度图中. clear all;clc;close all; im1 = rgb2gray(imread('F:\sup.jpg'));% 掩模,第一张图,白色的部分在后面的surf中透明化了 im1 = imresize(im1,[64 64]); im2 = rgb2gray(imread('F

1.绘制三维图形的基本函数 最基本的三维绘图函数为plot3: plot3与plot用法十分相似,调用格式: plot(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,...,xn,yn,zn,选项n) 当x,y,z是同维向量时,则x,y,z,对应元素构成一条三维曲线: 当x,y,z是同维矩阵时,则以x,y,z对应列元素绘制三维曲线,曲线条数等于矩阵列数. 例: 程序如下: t=0:pi/50:2*pi; x=8*cos(t); y=4*sqrt(2)*sin(t); z=-4*sqrt(2

一.数据来源 头部组织的数据.此处直接引用了matlab自带的mri数据.实际场景中,可以通过CT得到的数据进行转换得到 插入异物的数据.此处我假设插入异物为一根细铁丝.模拟为空间中的一条曲线.这个曲线的坐标我们可以通过一定的办法获取到.我已经将数据放入百度云盘 曲线数据下载 二.技术实现要点 要根据CT数据绘制头部的立体图 异物曲线的任意两点连线的切面的计算 切面切割CT立体图的效果图绘制 三.实现伪代码 %% 数据准备 clc,clear load mri; D = squeeze(D);

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

原文地址:种三维曲面图. 程序如下: [x,y]=meshgrid(-8:0.5:8); z=sin(sqrt(x.^2+y.^2))./sqrt(x.^2+y.^2+eps); subplot(2,2,1); mesh(x,y,z); title('mesh(x,y,z)') subplot(2,2,2); meshc(x,y,z); title('meshc(x,y,z)') subplot(2,2,3); meshz(x,y,z) title('meshz(x,y,z)') subplot

matlab三维绘图 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d5ffd0d0100lyah.html Matlab绘图系列之高级绘图 http://blog.163.com/enjoy_world/blog/static/115033832007865616218/ mesh surf fill3 slice imadd 图像叠加 i = imread('eight.tif');figure; subplot(2,2,1); imagesc(i);

最近在处理 Matlab 中的三维矩阵的时候,遇到了一个问题: 假如m 为 5*5*5的矩阵,如果以第三个维度为基础,分割为5个不同的矩阵 m1,m2,m3,m4,应该如何解决? 解决方法:eval函数,具体用法如下: for i = 1:5 m(:,:,i) = rand(5,5); end for i=1:5 name=['m',num2str(i,'%d')]; %可根据实际情况使用%02d 等格式符 eval([name,'=m(:,:,i)']) end 运行结果: >> test

写在前面 在我们进行点云配准一类的模拟实验时,第一步就是对原始点云进行适当的RT变换,并添加一定的噪声,得到测量点云,然后才可以用我们的算法去进行后面的配准操作.在添加噪声这一块,matlab里并没有特定的函数,因此需要我们在了解噪声原理的基础上,利用简洁的代码实现. 鉴于网上搜索高斯噪声要么是二维的实现,要么是c语言实现,鲜有针对三维点云的matlab实现源码,笔者分享一下自己的实现过程,供新手参考. 高斯噪声的定义 高斯分布,也称正态分布,又称常态分布,记为N(μ,σ^2),其中μ,σ^2为

        同学问的,查了下资料. %需要拟合的点的坐标为(0,-174.802,990.048),(0.472,-171.284,995.463),(0.413,-168.639,1003.55),(0.064,-167.862,1019.55), %(0,-170.357,1035.44),(0,-172.142,1044.78),(0.215,-174.759,1047.84),(0.171,-176.586,1048.13),(0,-179.832,1043.34),(0,181.5

证明代码: syms a b c ; ab=sqrt(a^+b^); bc=sqrt(c^+b^); ca=sqrt(c^+a^); p=(ab+bc+ca)/; s1=(p*(p-ab)*(p-bc)*(p-ca)); %海伦公式 s1=simplify(s1) s2=(a*b/)^+(a*c/)^+(c*b/)^ if(s1==s2) disp('三维勾股定理成立!') else disp('三维勾股定理不成立!') end 证明结果:

以下六个函数都可以实现绘制三维图像: surf(xx,yy,zz); surfc(xx,yy,zz); mesh(xx,yy,zz); meshc(xx,yy,zz); meshz(xx,yy,zz); waterfall(xx,yy,zz); plot3(xx,yy,zz); 其中值得说明的是如何构造出对应的数据出来(xx, yy, zz)出来.下面通过一段标准的代码段进行展示如何构造出相应的数据. x=-1:0.1:1; y=-1:0.1:1; [xx,yy]=meshgrid(x,y);

1.不精确 set(gca,'XMinorTick','on') 这样的话知识x轴显示了细的密度,网格线并没有变. 2.精确 set(gca,'xtick',-1:0.1:1); set(gca,'ytick',-1:0.1:1);

1.首先,在编辑区输入如下代码 >> [x,y] = meshgrid([-100,0.1,100]); >> z = sqrt(x.^2 + y.^2); >> surfc(x,y,z) >> 2.点击“回车”,结果如下 3.在编辑区输入 msgbox('信息提示','提示框','warn') 4.结果如下

%函数名netplot %使用方法输入请help netplot %无返回值 %函数只能处理无向图 %作者:tiandsp %最后修改: function netplot(A,flag) %调用方法输入netplot(A,flag),无返回值 %A为邻接矩阵或关联矩阵 %flag=1时处理邻接矩阵 %flag=2时处理关联矩阵 %函数只能处理无向图 %邻接矩阵表示无向图 ND_netplot(A); return; end %关联矩阵表示无向图 [m n]=size(A); %关联矩阵变邻接矩阵

声明:本篇在李晓晖的<杂谈WebGIS>,补充更多的资料说明.基于地图二次开发一直断断续续在做,这里算是补充一下基本功把.其实对于前端,WebGis开发都是api,抄demo,改.GIS深入似大海,杂鱼汤来一碗 GIS是什么? GIS(Geographic Information System),它是在计算机硬.软件系统支持下,对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集.储存.管理.运算.分析.显示和描述的技术系统. 因为它可以对空间信息进行分析和处理(简而言之,是对地

本文结合matlab 软件解释二维坐标系下的平移,旋转,缩放 首先确定点在二维坐标系下的表达方法,使用一个1*3矩阵: Pt = [x,y,1] 其中x,y 分别为点的X,Y坐标,1为对二维坐标的三维扩充,即将二维坐标平面上的点移动到三维坐标面Z=1上来,这样的变化并没改变图形的形状,这种变化叫做齐次变换. pt移动dx dy 后可得到移动后的点为pt’[x+dx,y+dy,1] 可以由如下关系表示 Pt’ = pt*Move.其中: 类似的,假设x y 放大系数为sx sy 那么有如下矩阵: