运用三点法求圆度 Matlab示例
时间: 2023-12-24 22:51:19 浏览: 66
以下是一个简单的 Matlab 示例,演示如何使用三点法计算一个圆的圆度:
```matlab
% 定义三个点的坐标
P1 = [0,0];
P2 = [1,1];
P3 = [2,0];
% 计算两个向量
v1 = P2 - P1;
v2 = P3 - P2;
% 计算向量夹角
theta = acos(dot(v1,v2)/(norm(v1)*norm(v2)));
% 计算圆度
circularity = 1 - (theta/pi);
% 显示结果
disp(['圆度为:', num2str(circularity)]);
```
在这个示例中,我们定义了三个点 P1、P2 和 P3 的坐标。然后,我们计算了两个向量 v1 和 v2,并使用内积和向量的模长计算向量夹角 theta。最后,我们使用圆度公式计算圆度,并将其打印出来。
请注意,这个示例假设三个点处于同一平面上,并且构成一个圆。如果这些条件不成立,则结果将不正确。
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三点法测圆度误差分离 matlab示例
三点法是一种常用的测量圆度误差的方法,可以通过三个测量点来确定圆心和半径,从而计算出圆度误差。下面是一个 MATLAB 示例代码,用于分离圆度误差:
```matlab
% 定义三个测量点的坐标
x1 = 1;
y1 = 2;
x2 = 4;
y2 = 5;
x3 = 7;
y3 = 2;
% 计算三个点的中心坐标
x0 = (x1+x2+x3)/3;
y0 = (y1+y2+y3)/3;
% 计算三个点到圆心的距离
r1 = sqrt((x1-x0)^2 + (y1-y0)^2);
r2 = sqrt((x2-x0)^2 + (y2-y0)^2);
r3 = sqrt((x3-x0)^2 + (y3-y0)^2);
% 计算平均半径
r_avg = (r1+r2+r3)/3;
% 计算圆度误差
delta_r1 = r1 - r_avg;
delta_r2 = r2 - r_avg;
delta_r3 = r3 - r_avg;
% 输出圆度误差
fprintf('Delta R1: %f\n', delta_r1);
fprintf('Delta R2: %f\n', delta_r2);
fprintf('Delta R3: %f\n', delta_r3);
```
在这个示例中,我们首先定义了三个测量点的坐标。然后,我们计算出这三个点的中心坐标,并计算出每个点到圆心的距离。接下来,我们计算出平均半径,并计算出每个点的圆度误差。最后,我们输出每个点的圆度误差。
这个示例代码可以用于任何三个测量点的圆度误差分离,只需要将三个点的坐标替换为实际测量的坐标即可。
matlab最小二乘圆法求圆度
以下是使用MATLAB中的最小二乘圆法求圆度的步骤:
1.读取二值图像并显示:
```matlab
img = imread('image.jpg');
imshow(img);
```
2.使用边缘检测算法检测图像的边缘坐标:
```matlab
BW = edge(img,'canny');
imshow(BW);
[x] = find(BW);
```
3.使用最小二乘圆法拟合圆:
```matlab
x_m = mean(x);
y_m = mean(y);
u = x - x_m;
v = y - y_m;
Suu = sum(u.^2);
Suv = sum(u.*v);
Svv = sum(v.^2);
Suuv = sum(u.*u.*v) ;
Suvv = sum(u.*v.*v);
A = [Suu Suv; Suv Svv];
B = [-Suuv/2 - Suvv/2]';
a = A\B;
xc = a(1);
yc = a(2);
R = sqrt((u-xc).^2 + (v-yc).^2);
```
4.计算目标像素面积及其圆度:
```matlab
area = sum(BW(:));
perimeter = sum(R(:));
circularity = 4*pi*area/perimeter^2;
```
其中,`circularity`即为所求的圆度。
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