matlab求二维图凸点

可以使用convhull函数来求解二维图形的凸包。凸包是由所有凸点组成的多边形，可以通过计算点集的凸包来确定凸点。

以下是一个示例代码，演示如何使用MATLAB来计算二维图形的凸点：

% 定义点集
x = [1 2 4 5 6 7 8 10];
y = [5 3 6 9 4 2 1 3];

% 计算凸包
k = convhull(x,y);

% 绘制点集和凸包
figure;
plot(x,y,'o');
hold on;
plot(x(k),y(k),'r-');
title('Convex Hull of 2D Points');
xlabel('X');
ylabel('Y');

运行该代码后，将得到一个包含原始点集和凸包的二维图形。凸包上的点就是二维图形的凸点。

相关问题

matlab代码求二维图片孔隙率

要用Matlab代码求二维图片的孔隙率，可以按照以下步骤进行操作：

步骤1：读取图像
首先需要用Matlab读入待处理的二维图片。可以使用imread函数将图像读取为一个矩阵，并保存为一个变量。

步骤2：图像二值化处理
将读取的图像进行二值化处理，将图像中的背景和前景分割出来。可以使用im2bw函数将灰度图像转化为二值图像。

步骤3：计算孔隙面积和总面积
通过统计二值图像中的像素点，可以计算出孔隙的面积和总的面积。首先，统计出图像中背景（孔隙）的像素点个数，即孔隙的面积。然后，计算出整个图像的像素点个数，即总的面积。

步骤4：计算孔隙率
利用孔隙面积和总面积的计算结果，可以求得孔隙率。孔隙率的计算公式为：孔隙率 = 孔隙面积 / 总面积。

步骤5：输出结果
最后，可以用disp函数将计算得到的孔隙率输出到命令窗口。

整体的代码示例如下：

% 步骤1：读取图像
image = imread('image.png');

% 步骤2：图像二值化处理
binary_image = im2bw(image);

% 步骤3：计算孔隙面积和总面积
pore_area = sum(binary_image(:) == 0); % 统计背景像素点的个数
total_area = numel(binary_image); % 统计总的像素点个数

% 步骤4：计算孔隙率
porosity = pore_area / total_area;

% 步骤5：输出结果
disp(['孔隙率为: ', num2str(porosity)]);

这样就可以使用Matlab代码求得二维图片的孔隙率了。

matlab求二维卷积

在 MATLAB 中，可以使用 `conv2` 函数进行二维卷积。其语法为：

C = conv2(A, B)

其中，`A` 和 `B` 分别是两个二维矩阵，`C` 是它们的卷积结果。具体来说，`conv2` 函数会对 `A` 和 `B` 进行二维离散卷积，得到一个新的矩阵 `C`。在这个过程中，`A` 和 `B` 可以看做是两个滤波器，`C` 是它们的输出。

例如，假设有两个二维矩阵 `A` 和 `B`，它们的大小分别为 `m1`×`n1` 和 `m2`×`n2`，则它们的卷积结果 `C` 的大小为 `(m1+m2-1)`×`(n1+n2-1)`。具体地，可以通过以下代码实现二维卷积：

A = randn(m1, n1);  % 生成随机矩阵 A
B = randn(m2, n2);  % 生成随机矩阵 B
C = conv2(A, B);    % 计算 A 和 B 的卷积

需要注意的是，`conv2` 函数默认会对输入矩阵进行边缘填充（padding），以保证输出矩阵的大小与预期一致。如果需要指定不同的填充方式，可以使用 `conv2` 函数的其他语法形式，例如：

C = conv2(A, B, 'same')     % 对输入矩阵进行零填充，保持输出矩阵大小不变
C = conv2(A, B, 'valid')    % 对输入矩阵不进行填充，输出矩阵大小为 (m1-m2+1)×(n1-n2+1)