matlab快速凸包

在Matlab中，可以使用convhull函数来计算快速凸包。该函数的语法为：

K = convhull(X,Y)
K = convhull(X,Y,Z)
K = convhull(...,'simplify',false)

其中，X、Y、Z是点的坐标，K是凸包的索引。如果只有X和Y，则表示二维平面上的点；如果有Z，则表示三维空间中的点。最后一个参数'simplify'表示是否简化凸包，如果设置为false，则不进行简化。

例如，以下代码演示了如何计算二维平面上的快速凸包：

% 生成随机点
X = rand(1,100);
Y = rand(1,100);

% 计算凸包
K = convhull(X,Y);

% 绘制凸包
plot(X(K),Y(K),'r-',X,Y,'b.')

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matlab圆台凸包

您好，请问具体是什么意思？是想用 MATLAB 求解圆台的凸包吗？

如果是的话，可以采用 MATLAB 自带的 convhull 函数来求解圆台凸包。具体步骤如下：

1. 定义圆台上的点坐标
2. 使用 convhull 函数求解凸包

以下是一个示例代码：

% 定义圆台上的点坐标
r1 = 1;
r2 = 2;
h = 3;
theta = linspace(0, 2*pi, 100)';
x1 = r1*cos(theta);
y1 = r1*sin(theta);
z1 = zeros(size(theta));
x2 = r2*cos(theta);
y2 = r2*sin(theta);
z2 = h*ones(size(theta));
X = [x1;x2];
Y = [y1;y2];
Z = [z1;z2];

% 使用 convhull 函数求解凸包
K = convhull(X,Y,Z);

% 绘制凸包
trisurf(K,X,Y,Z)
axis equal

matlab图像凸包检测

您好！要在MATLAB中进行图像的凸包检测，您可以按照以下步骤进行：

1. 读取图像：使用`imread`函数读取您要处理的图像文件，例如：`I = imread('image.jpg');`

2. 图像预处理：如果需要，可以对图像进行预处理，例如转换为灰度图像或二值图像，使用`rgb2gray`函数将彩色图像转换为灰度图像，或者使用适当的阈值处理函数将图像转换为二值图像。

3. 边缘检测：使用适当的边缘检测算法（如Canny边缘检测）找到图像中的边缘，使用`edge`函数实现，例如：`BW = edge(I,'Canny');`

4. 边缘点提取：从边缘图像中提取边缘点的坐标，可以使用`find`函数将二值图像中非零元素的坐标提取出来，例如：`[y, x] = find(BW);`

5. 凸包检测：使用`convhull`函数计算边缘点的凸包，例如：`K = convhull(x, y);`

6. 绘制凸包：使用`plot`函数或`fill`函数将凸包绘制在原始图像上，例如：`plot(x(K), y(K), 'r-', 'LineWidth', 2);`

整个过程就是以上几个步骤，在MATLAB中实现图像的凸包检测。希望对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。