菱形matlab代码

以下是一份绘制菱形的 Matlab 代码：

x = [0 4 6 2];
y = [2 6 2 0];
fill(x, y, 'r');
axis equal;

该代码中，`x` 和 `y` 分别表示菱形四个顶点的横坐标和纵坐标，使用 `fill` 函数对这四个点进行填充，颜色设置为红色。最后使用 `axis equal` 使图形横向和纵向的比例相等，即可得到一个菱形。

你也可以使用 `plot` 函数来绘制菱形，代码如下：

x = [0 4 6 2 0];
y = [2 6 2 0 2];
plot(x, y, 'r', 'LineWidth', 2);
axis equal;

该代码中，`x` 和 `y` 分别表示菱形四个顶点和起始点的横坐标和纵坐标，使用 `plot` 函数绘制折线，颜色设置为红色，线宽设置为 2 像素，即可得到一个菱形。

相关问题

菱形搜索matlab代码

菱形搜索是一种在二维图像中通过搜索四个方向上的像素点来寻找目标位置的算法。下面给出一个简单的菱形搜索的MATLAB代码示例：

function [row, col] = diamond_search(target, ref_img)
    [height, width] = size(ref_img);
    half_step = floor(min(height, width) / 2);
    step = half_step;
    row = 1;    % 初始化目标位置的行号
    col = 1;    % 初始化目标位置的列号

    while step > 0
        min_mad = inf;    % 初始化最小MAD为无穷大
        for i = -step:step   % 遍历水平方向上的搜索范围
            for j = -step:step   % 遍历垂直方向上的搜索范围
                if row + i > 0 && row + i <= height && col + j > 0 && col + j <= width  % 判断索引是否合法
                    search_window = ref_img(row-half_step:row+half_step, col-half_step:col+half_step);
                    target_window = target(row+i-half_step:row+i+half_step, col+j-half_step:col+j+half_step);
                    mad = sum(abs(search_window(:) - target_window(:)));   % 计算绝对误差和
                    if mad < min_mad
                        min_mad = mad;
                        row = row + i;
                        col = col + j;
                    end
                end
            end
        end

        step = floor(step / 2);   % 缩小步长
    end
end

上述代码中，`target`是目标图像，`ref_img`是参考图像。我们首先计算了搜索的起始范围`half_step`，然后在每次搜索中遍历了四个方向上的像素点，并计算绝对误差和MAD来选择最佳的匹配位置。最后，不断缩小搜索步长，直到达到最小步长为止。

菱形搜索算法运动估计matlab代码

菱形搜索算法是一种运动估计搜索算法，用于图像压缩中的运动估计。根据引用，该算法先进行粗搜索，产生当前步的搜索点，然后计算各点的误差，并选择误差最小的点作为下一步搜索的起点。以下是一个示例的菱形搜索算法的Matlab代码[^1]：

function [bestMV, minError] = diamondSearch(refFrame, curFrame, blockSize, searchRange)
    % 获取帧的大小
    [frameHeight, frameWidth] = size(refFrame);
    
    % 初始化最佳运动矢量和最小误差
    bestMV = [0, 0];
    minError = inf;
    
    % 遍历每个块
    for i = 1:blockSize:frameHeight
        for j = 1:blockSize:frameWidth
            % 获取当前块的像素值
            curBlock = curFrame(i:i+blockSize-1, j:j+blockSize-1);
            
            % 初始化当前块的搜索起点
            curMV = [0, 0];
            
            % 以当前块为中心，进行菱形搜索
            while true
                % 计算当前搜索点的坐标
                curX = i + curMV(1);
                curY = j + curMV(2);
                
                % 判断当前搜索点是否在搜索范围内
                if curX >= 1 && curX + blockSize - 1 <= frameHeight && curY >= 1 && curY + blockSize - 1 <= frameWidth
                    % 获取参考块的像素值
                    refBlock = refFrame(curX:curX+blockSize-1, curY:curY+blockSize-1);
                    
                    % 计算当前搜索点的误差
                    curError = sum(sum(abs(refBlock - curBlock)));
                    
                    % 更新最小误差和最佳运动矢量
                    if curError < minError
                        minError = curError;
                        bestMV = curMV;
                    end
                end
                
                % 更新当前块的搜索起点
                curMV = nextSearchPoint(curMV);
                
                % 判断是否已经搜索完整个菱形区域
                if curMV(1) == 0 && curMV(2) == 0
                    break;
                end
            end
        end
    end
end

function nextMV = nextSearchPoint(curMV)
    % 菱形搜索的顺序：左、上、右、下、左上、右上、右下、左下
    searchOrder = [-1, 0; 0, -1; 1, 0; 0, 1; -1, -1; 1, -1; 1, 1; -1, 1];
    
    % 获取当前搜索点的索引
    curIndex = find(all(bsxfun(@eq, curMV, searchOrder), 2));
    
    % 获取下一个搜索点的索引
    nextIndex = mod(curIndex, 8) + 1;
    
    % 获取下一个搜索点的坐标
    nextMV = searchOrder(nextIndex, :);
end

这是一个用于实现菱形搜索算法的Matlab代码，它接受参考帧和当前帧作为输入参数，以及块的大小和搜索范围。通过运行该代码，可以获得最佳运动矢量和最小误差。