在matlab中，我需要一个代码能够筛选出点云数据的轮廓点的算法。具体要求如下：我现在有点云数据的xyz坐标矩阵，我现在需要代码计算出这团点云数据的凸包，并把在原点云数据内且在凸包轮廓上的点云坐标输出。注意，输出的点必须为输入的点云数据内的点，且必须在凸包表面上。请给出我所需的代码，如果代码中函数有可调节的参数，请一并说明其用法以及效果。

您可以使用MATLAB中的 `convhull` 函数来计算点云数据的凸包。`convhull` 函数的使用方法如下：

K = convhull(X,Y,Z);

其中，`X`、`Y`、`Z` 分别为点云数据的三个维度。`K` 返回的是凸包边界点的索引，您可以使用索引来获取凸包表面上的点云坐标。具体代码如下：

% 生成点云数据
x = rand(100,1);
y = rand(100,1);
z = rand(100,1);

% 计算凸包
K = convhull(x,y,z);

% 获取凸包表面上的点云坐标
surface_points = [x(K),y(K),z(K)];

% 绘制原始点云数据和凸包表面上的点
scatter3(x,y,z,10,'filled','MarkerFaceColor',[0.5 0.5 0.5]);
hold on;
scatter3(surface_points(:,1),surface_points(:,2),surface_points(:,3),50,'filled','MarkerFaceColor','r');

上述代码中，`scatter3` 函数用于绘制三维散点图，第一个参数为 `x` 坐标，第二个参数为 `y` 坐标，第三个参数为 `z` 坐标，其他的参数可以用来设置散点的大小、颜色等属性。`hold on` 函数用于在同一张图上绘制多个散点图。

相关问题

如果我不使用delaunayTriangulation函数进行Delaunay三角剖分，还有什么更好的方法完成如下任务嘛？任务：我现在有一组点云数据的xyz坐标，现在我需要筛选出点云凸包轮廓上的点并返回轮廓上点的坐标。我之前使用delaunayTriangulation函数会导致筛选出来的轮廓点过少

除了使用delaunayTriangulation函数进行Delaunay三角剖分之外，还有其他方法可以完成点云凸包轮廓上点的筛选。以下是两种常用的方法：

1. Convex Hull算法：Convex Hull算法可以用来计算点云的凸包。一旦计算出凸包，就可以筛选出凸包上的点并返回它们的坐标。你可以使用MATLAB中的convhull函数或OpenCV中的convexHull函数来计算凸包。

2. Alpha Shape算法：Alpha Shape算法是一种基于Delaunay三角剖分的方法。与Delaunay三角剖分不同的是，Alpha Shape算法会根据一个参数alpha来计算三角剖分的形状。在这个算法中，较小的alpha值会产生较少的边界点，而较大的alpha值则会产生更多的边界点。你可以使用MATLAB中的alphaShape函数来计算Alpha Shape并筛选出边界点。

这些方法都有助于筛选出点云凸包轮廓上的点并返回它们的坐标。你可以尝试这些方法并根据自己的需求选择最适合你的方法。