matlab 最小外接圆形

可以使用 MATLAB 中的 "minboundcircle" 函数来计算给定点集的最小外接圆形。代码示例如下：

points = [x1, y1; x2, y2; ... xn, yn]; % 给定点集
[center, radius] = minboundcircle(points); % 求解最小外接圆

其中，"center" 表示最小外接圆的圆心坐标，"radius" 表示最小外接圆的半径。

相关问题

matlab最小外接矩形

MATLAB中可以使用 `minboundrect` 函数来计算2D点集的最小外接矩形。该函数需要传入一个二维点集矩阵作为输入参数，并返回一个结构体，包含最小外接矩形的位置、宽度、高度和旋转角度等信息。

以下是一个简单的示例代码：

% 生成一个随机点集
points = rand(2, 50);

% 计算最小外接矩形
rect = minboundrect(points');

% 绘制点集和最小外接矩形
figure;
plot(points(1,:), points(2,:), 'ro');
hold on;
rectangle('Position', [rect.pos(1), rect.pos(2), rect.width, rect.height], 'EdgeColor', 'b', 'LineWidth', 2, 'Rotation', rect.angle);

其中，`points` 是一个2xN的矩阵，表示N个二维点的坐标。`minboundrect` 函数返回的结构体 `rect` 包含以下字段：

- `pos`：最小外接矩形的左下角顶点坐标
- `width`：最小外接矩形的宽度
- `height`：最小外接矩形的高度
- `angle`：最小外接矩形的旋转角度（弧度制）

matlab 最小外接矩形原理

最小外接矩形（Minimum Bounding Rectangle, MBR）是指一个矩形框，它恰好能够包围一组给定的点，且其面积最小。在 Matlab 中，可以使用 `minboundrect` 函数来计算最小外接矩形。

该函数的原理是基于旋转卡壳（Rotating Calipers）算法。该算法可以在极坐标空间中，通过旋转一对平行线，来找到最小矩形。具体步骤如下：

1. 找到点集中的最左边和最右边的两个点，这两个点确定了一个线段。

2. 平移线段，使其成为 X 轴上的线段。

3. 构建一个以该线段为边的矩形，计算其面积。

4. 以当前线段为直径，在极坐标空间中按逆时针方向旋转，找到距离该线段最远的点。

5. 如果该点在当前矩形内部，则更新矩形；否则，将该点作为新的线段的一个端点，回到第 2 步。

6. 重复执行第 4 步至所有点都被覆盖。

Matlab 中的 `minboundrect` 函数实现了上述算法，可以直接传入一组点的坐标，返回最小外接矩形的位置和大小信息。