plot(x, y, 'r+', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); text(x, y, sprintf('(%.2f, %.2f)', x, y), 'Color', 'red', 'FontSize', 12); hold off;将此时产生的坐标输出到表格文件保存

时间: 2023-08-06 09:14:51 浏览: 36
可以使用以下代码将坐标输出到表格文件: ``` % 假设 x 和 y 是一组数据 data = [x', y']; % 转置为每行表示一个坐标点 filename = 'coordinates.csv'; % 表格文件名 dlmwrite(filename, data, 'delimiter', ',', 'precision', 2); % 写入表格文件 ``` 这里使用了 `dlmwrite` 函数将数据写入表格文件,其中: - `filename` 参数指定了表格文件名; - `data` 参数是一个矩阵,每行表示一个坐标点,第一列是 x 坐标,第二列是 y 坐标; - `'delimiter', ','` 参数指定了数据之间的分隔符为逗号; - `'precision', 2` 参数指定了小数的精度为 2 位。 如果你需要保存到其他格式的表格文件,可以使用相应的函数,如 `writetable` 函数保存到 Excel 文件等。
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plot(x, y, 'r+', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); text(x, y, sprintf('(%.2f, %.2f)', x, y), 'Color', 'red', 'FontSize', 12); hold off;将此时产生的坐标输出为表格

您可以使用以下代码将x和y坐标值存储到数组中,并将它们输出为表格: ``` % 假设x和y是数据点的坐标 x = [1.2 2.5 3.1 4.0]; y = [5.3 6.2 7.5 8.1]; % 绘制散点图和文本标签 plot(x, y, 'r+', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); text(x, y, sprintf('(%.2f, %.2f)', [x; y]), 'Color', 'red', 'FontSize', 12); % 输出坐标表格 fprintf('x\t y\n'); fprintf('%.2f\t %.2f\n', [x; y]); ``` 输出结果将类似于: ``` x y 1.20 5.30 2.50 6.20 3.10 7.50 4.00 8.10 ```

% 读取图片文件夹中的所有图片 img_folder = 'C:\Users\15225\Desktop\keti_matlab\Pending images/'; img_files = dir(fullfile(img_folder, '*.bmp')); for i = 1:length(img_files) % 读取图片 img = imread(fullfile(img_folder, img_files(i).name)); % 灰度化 gray_img = im2gray(img); % 阈值分割-亮度大于该值的设置为1(亮点) 反之为0(暗点) threshold = 240; bw_img = gray_img > threshold; % 去除小的连通域-像素个数大于该值的会被计算标记 反之不计算标记 bw_img = bwareaopen(bw_img, 750); % 填充连通域内部空洞 bw_img = imfill(bw_img, 'holes'); % 获取连通域属性-获取二值图像中所有连通域的重心坐标 CC = bwconncomp(bw_img); stats = regionprops(CC, 'Centroid'); % 在原图上绘制标记点和序号 figure; imshow(img); hold on; markers = struct('index', {}, 'position', {}); for j = 1:length(stats) x = stats(j).Centroid(1); y = stats(j).Centroid(2); % 绘制红色圆点大小为 - 10 宽度为 - 2 plot(x, y, 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % 在标记点旁边添加序号文本 text(x+10, y+10, num2str(j), 'Color', 'r'); % 存储序号和位置信息到结构体数组 markers(j).index = j; markers(j).position = [x, y]; end % 保存 二值化 图片 result_folder = 'C:\Users\15225\Desktop\keti_matlab\results\'; bw_result_file = fullfile(result_folder, sprintf('bw_result_%d.bmp', i)); imwrite(bw_img, bw_result_file); fprintf('Extracted markers saved to file: %s\n', bw_result_file); % 保存 重心标记 图片 result_file = fullfile(result_folder, sprintf('result_%d.bmp', i)); saveas(gcf, result_file); fprintf('Extracted markers saved to file: %s\n', result_file); % 保存 重心坐标 到文件 result_txt_file = fullfile(result_folder, sprintf('result_%d.txt', i)); fid = fopen(result_txt_file, 'w'); for j = 1:length(markers) fprintf(fid, 'Marker #%d: (%.6g, %.6g)\n', markers(j).index, markers(j).position); end fclose(fid); end 添加代码需求,保存重心在世界坐标系下的坐标

可以在获取连通域属性后,使用相机标定得到的相机内参和外参将图像中的重心坐标转换为世界坐标系下的坐标。具体代码如下: ```matlab % 获取连通域属性-获取二值图像中所有连通域的重心坐标 CC = bwconncomp(bw_img); stats = regionprops(CC, 'Centroid'); % 相机标定得到的相机内参和外参 camera_params = load('camera_params.mat'); % 在原图上绘制标记点和序号 figure; imshow(img); hold on; markers = struct('index', {}, 'image_position', {}, 'world_position', {}); for j = 1:length(stats) x = stats(j).Centroid(1); y = stats(j).Centroid(2); % 绘制红色圆点大小为 - 10 宽度为 - 2 plot(x, y, 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % 在标记点旁边添加序号文本 text(x+10, y+10, num2str(j), 'Color', 'r'); % 将图像坐标系下的重心坐标转换为世界坐标系下的坐标 image_points = [x; y; 1]; world_points = camera_params.R * camera_params.K \ image_points; world_points = world_points / world_points(3); % 存储序号、图像坐标和世界坐标 markers(j).index = j; markers(j).image_position = [x, y]; markers(j).world_position = world_points'; end % 保存 二值化 图片 result_folder = 'C:\Users\15225\Desktop\keti_matlab\results\'; bw_result_file = fullfile(result_folder, sprintf('bw_result_%d.bmp', i)); imwrite(bw_img, bw_result_file); fprintf('Extracted markers saved to file: %s\n', bw_result_file); % 保存 重心标记 图片 result_file = fullfile(result_folder, sprintf('result_%d.bmp', i)); saveas(gcf, result_file); fprintf('Extracted markers saved to file: %s\n', result_file); % 保存 重心坐标 到文件 result_txt_file = fullfile(result_folder, sprintf('result_%d.txt', i)); fid = fopen(result_txt_file, 'w'); for j = 1:length(markers) fprintf(fid, 'Marker #%d: Image position - (%.6g, %.6g), World position - (%.6g, %.6g, %.6g)\n', ... markers(j).index, markers(j).image_position, markers(j).world_position); end fclose(fid); ``` 其中,`camera_params.mat`是一个.mat格式的文件,保存了相机的内参和外参信息,需要根据实际情况进行修改。

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在如下这段代码的基础上,实现连接不同二级杆组的功能:function pendulumGUI %创建主窗口和控件 f = figure('Visible','off','Position',[360,500,450,285]); hstart = uicontrol('Style','pushbutton','String','Start','Position',[315,220,70,25],'Callback',@startbutton_Callback); hstop = uicontrol('Style','pushbutton','String','Stop','Position',[315,180,70,25],'Callback',@stopbutton_Callback); htext = uicontrol('Style','text','String','Angle:','Position',[325,130,40,15]); hslider = uicontrol('Style','slider','Min',0,'Max',180,'Value',90,'Position',[100,90,250,20],'SliderStep',[1/179 10/179],'Callback',@slider_Callback); ha = axes('Units','pixels','Position',[50,60,200,185]); %初始化参数 L = 1; dt = 0.05; theta = 90; omega = 0; g = 9.8; t = 0; %绘图函数 function draw_pendulum(theta) x = L*sin(theta*pi/180); y = -L*cos(theta*pi/180); plot([0,x],[0,y],'LineWidth',2,'MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10); axis([-L-0.5,L+0.5,-L-0.5,L+0.5]); axis square; title(sprintf('Time: %.2f s, Angle: %.2f deg',t,theta)); end %启动按钮回调函数 function startbutton_Callback(source,eventdata) set(hstart,'Enable','off'); set(hstop,'Enable','on'); while get(hstop,'Value') == 0 theta = theta + omega*dt; omega = omega - g/L*sin(theta*pi/180)*dt; t = t + dt; cla; draw_pendulum(theta); pause(0.01); end set(hstart,'Enable','on'); set(hstop,'Enable','off'); set(hstop,'Value',0); end %停止按钮回调函数 function stopbutton_Callback(source,eventdata) set(hstop,'Value',1); end %滑动条回调函数 function slider_Callback(source,eventdata) theta = get(hslider,'Value'); cla; draw_pendulum(theta); end %显示主窗口 set(f,'Name','Pendulum GUI','NumberTitle','off','Resize','off','Visible','on'); end

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