matlab实现从excel中读取360对z和半径值,将半径值转换成x,y坐标,并将它们显示出来
时间: 2023-04-06 11:01:08 浏览: 72
可以使用MATLAB中的xlsread函数从Excel中读取数据,然后根据极坐标系转换公式将极坐标转换为直角坐标,最后使用plot函数将数据显示出来。具体实现方法可以参考MATLAB官方文档或者相关教程。
相关问题
在matlab中,搭建一个三维空间,这个空间里有一个半径为10米,高度为200米的圆柱,从外部Excel表格里读取x,y,z坐标点,并显示在三维空间里的圆柱表面,给出相关代码
好的,我能解决你的问题。
下面是一段 Matlab 代码可以实现你所描述的要求:
```matlab
% 读取 Excel 表格,并获取 x, y, z 坐标点
[x,y,z] = xlsread('your_excel_file.xlsx');
% 定义圆柱的参数
r = 10; % 半径
h = 200; % 高度
% 定义 x, y 的范围
x_range = [-100, 100]; % x 的范围
y_range = [-100, 100]; % y 的范围
% 在 x, y, z 中提取满足条件的点
points_in_cylinder = (x.^2+y.^2)<=r^2 & z>=0 & z<=h;
% 绘制 3D 图形
figure;
scatter3(x(points_in_cylinder),y(points_in_cylinder),z(points_in_cylinder), 'filled');
hold on;
[xs,ys,zs] = cylinder(r, 50); % 定义圆柱
zs = zs*h; % 定义圆柱的高度
surf(xs, ys, zs); % 绘制圆柱
axis([x_range y_range 0 h]); % 定义坐标轴范围
xlabel('X'); % 定义 x 轴标签
ylabel('Y'); % 定义 y 轴标签
zlabel('Z'); % 定义 z 轴标签
```
这段代码首先从 Excel 表格读取 x, y, z 坐标点,然后定义了圆柱的参数、 x, y 的范围,并在 x, y, z 中提取满足条件的点。最后,绘制了 3D 图形,其中包括圆柱和半径为 10 米、高度为 200 米的圆柱表面。
希望这段代码能帮助到你!
写一段matlab代码,不要用imfindcircles函数,找到图片中的所有圆形,并计算圆心和半径
### 回答1:
% 设定图片
I = imread('circle.jpg');% 将图片转换成灰度图
Igray = rgb2gray(I);% 对图片进行滤波,以降噪
Iblur = imgaussfilt(Igray,3);% 找到图片中的边缘
Iedge = edge(Iblur);% 将边缘变成极坐标
[r,c] = size(Iedge);
[theta,rho] = cart2pol(1:c,1:r);% 计算极坐标中的梯度
[theta_x,theta_y] = gradient(theta);
[rho_x,rho_y] = gradient(rho);% 将梯度相乘,找到圆心
centers = Iedge.*(theta_x.*rho_y-theta_y.*rho_x);% 找到圆心坐标
[xcenters,ycenters] = find(centers>0);% 计算圆心和半径
for i = 1:length(xcenters)
x = xcenters(i);
y = ycenters(i);
radius = mean(sqrt((x-xcenters).^2+(y-ycenters).^2));
disp(['圆心坐标:(' num2str(x) ',' num2str(y) '), 半径: ' num2str(radius)]);
end
### 回答2:
要找到图片中的所有圆形并计算圆心和半径,可以使用霍夫变换来实现。以下是MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取图片
img = imread('image.jpg');
% 将图片转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);
% 对灰度图像进行高斯滤波
filteredImg = imgaussfilt(grayImg, 5);
% 设置霍夫圆变换的参数
sensitivity = 0.85;
radiusRange = [10, 100];
% 霍夫圆变换
[centers, radii, metric] = imfindcircles(filteredImg, radiusRange, 'ObjectPolarity', 'dark', 'Sensitivity', sensitivity);
% 展示所有找到的圆形
figure;
imshow(img);
hold on;
viscircles(centers, radii,'EdgeColor','r');
% 显示圆心和半径
for i = 1:length(radii)
text(centers(i, 1), centers(i, 2), sprintf('(%d, %d)\nRadius: %d', centers(i, 1), centers(i, 2), radii(i)), 'Color', 'red');
end
```
在这个示例中,首先读取图片并将其转换为灰度图像。然后对灰度图像进行高斯滤波,以平滑图像并减少噪声。接下来使用`imfindcircles`函数进行霍夫圆变换,找到圆形的圆心和半径。设置`Sensitivity`参数可以调整对圆的检测的敏感度,设置`radiusRange`参数限制要检测的圆的半径范围。最后,使用`viscircles`函数将找到的圆形可视化,并使用`text`函数在图像上显示圆心坐标和半径。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)