matlab建立二维坐标系 （已知坐标）

如果你已经知道一些点的坐标，你可以直接使用plot函数来在MATLAB中建立二维坐标系。

以下是一个示例代码，用于绘制已知点的二维坐标系：

% 已知点的坐标
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 1, 3, 5];

% 绘制坐标系
plot(x, y, 'o'); % 使用圆形标记绘制点
xlabel('x'); % 设置x轴标签
ylabel('y'); % 设置y轴标签
title('已知点的二维坐标系'); % 设置标题
grid on; % 显示网格线

在这个示例中，我们首先定义了一些已知点的x坐标和y坐标。然后，使用plot函数将这些点绘制出来，并使用'o'指定了圆形标记。接下来，使用xlabel、ylabel和title函数设置了坐标轴标签和标题。最后，使用grid on命令显示网格线。

你可以根据自己的需求修改已知点的坐标数据以及绘图样式来自定义二维坐标系的展示效果。

相关问题

matlab像素坐标系转换世界坐标系

为了将像素坐标系转换为世界坐标系，需要进行相机标定。相机标定是指确定相机的内部参数和外部参数，以便将像素坐标系中的点转换为世界坐标系中的点。在Matlab中，可以使用以下步骤进行相机标定和像素坐标系到世界坐标系的转换：

1.采集一组已知的三维点和它们在图像中的对应二维点，这些点应该分布在整个图像中，并且应该包括不同深度的点。

2.使用Matlab中的Camera Calibrator App进行相机标定。在该应用程序中，可以导入采集的图像并选择标定模板。然后，应用程序将自动检测标定板并计算相机的内部参数和外部参数。

3.使用Matlab中的undistortImage函数将图像畸变校正。该函数需要相机的内部参数和畸变系数作为输入。

4.使用Matlab中的extrinsics函数将相机的外部参数转换为旋转矩阵和平移向量。

5.使用Matlab中的projectPoints函数将像素坐标系中的点转换为世界坐标系中的点。该函数需要相机的内部参数、旋转矩阵、平移向量和像素坐标系中的点作为输入。

下面是一个Matlab代码示例，用于将像素坐标系中的点转换为世界坐标系中的点：

% 相机标定
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames);
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);
cameraParams = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints);

% 畸变校正
I = imread('image.jpg');
undistortedImage = undistortImage(I, cameraParams);

% 外部参数转换
[R, t] = extrinsics(imagePoints, worldPoints, cameraParams);

% 像素坐标系转换为世界坐标系
imagePoints = [x, y];
worldPoints = projectPoints(imagePoints, R, t, cameraParams);

matlab已知各点距离画坐标图

如果您已知每个点之间的距离，可以使用多维缩放（MDS）算法来将这些点映射到二维或三维坐标系中。在MATLAB中，您可以使用命令“cmdscale”来实现这一点。下面是一个示例：

假设您有5个点，它们之间的距离矩阵为D：

D = [0 1.2 2.3 4.5 3.4;
1.2 0 1.8 3.6 2.5;
2.3 1.8 0 2.5 1.4;
4.5 3.6 2.5 0 3.2;
3.4 2.5 1.4 3.2 0];

然后，您可以使用以下代码将这些点映射到二维坐标系中：

Y = cmdscale(D,2);
scatter(Y(:,1),Y(:,2));

这将在MATLAB图形窗口中显示一个散点图，其中每个点表示原始距离矩阵中的一个点。您可以根据需要调整代码中的参数来获得所需的结果。