二维凸包算法matlab

MATLAB中计算二维凸包的常用方法是使用convhull函数。该函数可以接受一个二维点集作为输入，并返回凸包的顶点索引。以下是一个示例代码：

% 生成随机二维点集
P = randn(30,2);

% 计算凸包
K = convhull(P(:,1), P(:,2));

% 绘制点集和凸包
plot(P(:,1), P(:,2), 'o');
hold on
plot(P(K,1), P(K,2), 'r-');

这段代码首先生成了一个包含30个随机二维点的点集P，然后使用convhull函数计算凸包的顶点索引K，最后使用plot函数将点集和凸包可视化。

相关问题

凸包算法代码matlab

以下是一个基于Graham扫描算法的matlab代码实现凸包的示例：

function [hull] = convex_hull(points)
    % 输入参数 points 为 n x 2 的矩阵，代表 n 个二维坐标点
    % 返回值 hull 为 m x 2 的矩阵，代表凸包上的 m 个点
    
    % 找到最下面的点
    [~, idx] = min(points(:, 2));
    p0 = points(idx, :);
    
    % 计算每个点与最下面的点的极角
    angles = atan2(points(:, 2) - p0(2), points(:, 1) - p0(1));
    [~, idx] = sort(angles);
    sorted_points = points(idx, :);
    
    % Graham扫描算法
    hull = sorted_points(1:2, :);
    for i = 3:size(sorted_points, 1)
        while size(hull, 1) >= 2 && ...
              cross(hull(end, :) - hull(end-1, :), sorted_points(i, :) - hull(end, :)) <= 0
            hull(end, :) = [];
        end
        hull(end+1, :) = sorted_points(i, :);
    end
end

代码中的 `cross` 函数用于计算两个向量的叉积，根据叉积的符号可以判断两个向量的相对位置。

matlab凸包算法

MATLAB提供了多种计算凸包的方式。其中，可以使用convhull和convhulln函数来计算二维和多维凸包。同时，也可以使用delaunayTriangulation类进行凸包的计算。该类支持从Delaunay三角剖分进行凸包的二维或三维计算，而convexHull方法可以从现有的三角剖分更高效地计算凸包。此外，MATLAB中还使用了QuickHull算法来实现凸包计算，该算法在实际应用中被广泛采用。因此，MATLAB提供了多种凸包算法供用户选择和使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Matlab：计算凸包](https://blog.csdn.net/it_xiangqiang/article/details/129222908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [树冠凸包体积与表面积计算（MATLAB ）](https://blog.csdn.net/dayuhaitang1/article/details/123035422)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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