导入一堆x,y,z坐标，寻找最外部边界，matlab怎么实现

在MATLAB中，如果你有一堆三维坐标数据 (x, y, z)，想要找到这些点构成的集合的最外部边界，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要将这些坐标存储在一个数组或矩阵里，比如用三列分别表示 x, y 和 z 坐标，例如：

points = [x1 y1 z1; x2 y2 z2; ...; xn yn zn];

2. 确定边界：可以使用 `convhull` 函数找出所有点的凸包（Convex Hull），这将给出外部边缘的顶点。该函数返回一个三角形列表，代表了边界。

vertices = convhull(points(:,1), points(:,2), points(:,3));

这里假设 `convhull` 接受的是三个一维数组作为输入，分别对应 x, y, z 值。

3. 查找边界范围：然后可以根据这些顶点计算出最外层边界的坐标范围。例如，最小 x、y 和 z 值以及最大值。

[min_x, max_x] = minmax(points(vertices,1));
[min_y, max_y] = minmax(points(vertices,2));
[min_z, max_z] = minmax(points(vertices,3));

4. 结果展示：最后，你可以用 `min` 和 `max` 变量显示边界范围。

disp(['最外部边界：(', num2str(min_x), ', ', num2str(min_y), ', ', num2str(min_z), ') 到 (', num2str(max_x), ', ', num2str(max_y), ', ', num2str(max_z), ')']);

注意，上述代码可能会因为边界点分布情况而略有差异，特别是当有大量平行线段时，结果可能不是直观理解的“外部”。如果需要更精确的控制，可能需要进一步分析点集的特性。