在MATLAB中,计算三维散乱点云的曲率是一项重要的几何分析任务,尤其是在计算机图形学、图像处理和机器学习等领域。
曲率是衡量表面局部弯曲程度的一个度量,可以帮助我们理解点云数据的形状特征。
曲率的计算通常涉及主曲率、高斯曲率和平均曲率三个关键概念。
主曲率是描述曲面在某一点沿两个正交方向弯曲的程度,通常记为K1和K2,其中K1是最大曲率,K2是最小曲率。
主曲率可以提供关于曲线形状的局部信息,例如,当K1=K2时,表明该点处的曲面是球形;
当K1=0或K2=0时,可能对应于平面区域。
高斯曲率(Gaussian Curvature)是主曲率的乘积,记为K = K1 * K2。
高斯曲率综合了主曲率的信息,能反映曲面上任意点的全局弯曲特性。
如果高斯曲率为正,表明该点在凸形曲面上;
若为负,则在凹形曲面上;
为零时,表示该点位于平面上。
平均曲率(Mean Curvature)是主曲率的算术平均值,H = (K1 + K2) / 2。
它提供了曲面弯曲的平均程度,对于理解物体表面的整体形状变化非常有用。
例如,平均曲率为零的点可能表示曲面的边缘或者尖锐转折。
在MATLAB中,计算这些曲率通常需要以下步骤:1. **数据预处理**:你需要加载散乱点云数据。
这可以通过读取txt文件(如www.pudn.com.txt)或使用特定的数据集来完成。
数据通常包含每个点的XYZ坐标。
2. **邻域搜索**:确定每个点的邻域,通常采用球形邻域或基于距离的邻域。
邻域的选择直接影响曲率计算的精度和稳定性。
3. **拟合曲面**:使用最近邻插值、移动最小二乘法(Moving Least Squares, MLS)或其他方法,将点云数据拟合成一个连续曲面。
在本例中,"demo_MLS"可能是一个实现MLS算法的MATLAB脚本。
4. **计算几何属性**:在拟合的曲面上,计算每个点的曲率。
这涉及到计算曲面的曲率矩阵、主轴和主曲率。
同时,高斯曲率和平均曲率可以通过已知的主曲率直接计算得出。
5. **结果可视化**:你可以使用MATLAB的图形工具,如`scatter3`或`patch`函数,将曲率信息以颜色编码的方式叠加到原始点云上,以直观展示曲率分布。
在实际应用中,曲率计算对于识别物体特征、形状分析和目标检测等任务具有重要价值。
例如,在机器人导航、医学图像分析和3D重建等领域,理解点云数据的几何特性至关重要。
总结来说,MATLAB中的算法通过一系列数学操作和数据处理,可以有效地计算三维散乱点云的主曲率、高斯曲率和平均曲率,从而揭示其内在的几何结构和形状特征。
正确理解和运用这些曲率概念,有助于在相关领域进行更深入的研究和开发。
2025/6/18 16:18:34 130KB
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简介:
基于DBSCAN密度聚类的风电与负荷场景生成与削减模型研究,[1]关键词:密度聚类 场景削减 DBSCAN 场景生成与削减; k-mean聚类 [2]参考文档:《氢能支撑的风-燃气耦合低碳微网容量优化配置研究》第3章 [3]主要内容:代码主要做的是一个基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型,首先,采集风电、电负荷历史数据。
然后,通过采用 DBSCAN 密度聚类的数据预处理消除异常或小概率电负荷、风电数据。
之后,针对风电波动性与电负荷时序性、周期性特点,将场景提取分为电负荷场景提取和风电场景提取。
不同于传统的Kmeans方法,此方法更加具有创新性,场景模型与提取更具有代表性,代码非常nice ,核心关键词:DBSCAN; 密度聚类; 场景生成与削减; k-mean聚类; 风电场景提取; 电负荷场景提取,"基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型研究"
2025/6/15 19:52:33 288KB
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%MATLAB数学建模工具箱%%本工具箱主要包含三部分内容%1.MATLAB常用数学建模工具的中文帮助%2.贡献MATLAB数学建模工具(打*号)%3.中国大学生数学建模竞赛历年试题MATLAB程序%数据拟合%interp1-一元函数插值%spline-样条插值%polyfit-多项式插值或拟合%curvefit-曲线拟合%caspe-各种边界条件的样条插值%casps-样条拟合%interp2-二元函数插值%griddata-不规则数据的二元函数插值%*interp-不单调节点插值%*lagrange-拉格朗日插值法%%方程求根%inv-逆矩阵%roots-多项式的根%fzero-一元函数零点%fsolve-非线性方程组%solve-符号方程解%*newton-牛顿迭代法解非线性方程%%微积分和微分方程%diff-差分%diff-符号导函数%trapz-梯形积分法%quad8-高精度数值积分%int-符号积分%dblquad-矩形域二重积分%ode45-常微分方程%dsolve-符号微分方程%*polyint-多项式积分法%*quadg-高斯积分法%*quad2dg-矩形域高斯二重积分%*dblquad2-非矩形域二重积分%*rk4-常微分方程RungeKutta法%%随机模拟和统计分析%max,min-最大,最小值%sum-求和%mean-均值%std-标准差%sort-排序(升序)%sortrows-按某一列排序(升序)%rand-[0,1]区间均匀分布随机数%randn-标准正态分布随机数%randperm-1...n随机排列%regress-线性回归%classify-统计聚类%*trim-坏数据祛除%*specrnd-给定分布律随机数生成%*randrow-整行随机排列%*randmix-随机置换%*chi2test-分布拟合度卡方检验%%数学规划%lp-线性规划%linprog-线性规划(在MATLAB5.3使用)%fmin-一元函数极值%fminu-多元函数极值拟牛顿法%fmins-多元函数极值单纯形搜索法%constr-非线性规划%fmincon-非线性规划(在MATLAB5.3使用)%%离散优化%*enum-枚举法%*monte-蒙特卡洛法%*lpint-线性整数规划%*L01p_e-0-1整数规划枚举法%*L01p_ie-0-1整数规划隐枚举法%*bnb18-非线性整数规划(在MATLAB5.3使用)%*bnbgui-非线性整数规划图形工具(在MATLAB5.3使用)%*mintreek-最小生成树kruskal算法%*minroute-最短路dijkstra算法%*krusk-最小生成树kruskal算法mex程序%*dijkstra-最短路dijkstra算法mex程序%*dynprog-动态规划%%%图形%plot-平面曲线(一元函数)%plot3-空间曲线%mesh-空间曲面(二元函数)%*meshf-非矩形网格图%*draw-用鼠标划光滑曲线%%中国大学生数学建模竞赛题解%jm96a-捕鱼策略%jm96b-节水洗衣机%jm96bfun-节水洗衣机优化函数%jm97a-零件参数设计%jm97afun-零件参数函数%jm97aoptim-零件参数设计优化函数%jm97b-截断切割%jm97bcount-截断切割枚举法%jm97brule-截断切割优化准则%jm98a1-风险投资模型求解%jm98a2-风险投资模型讨论%jm98a3-收益与风险非线性模型求解%jm98a3fun-收益与风险非线性模型优化函数%jm98b-灾情巡视路线(C程序)%jm99a1-自动化车床模型一%jm99a1fun-自动化车床模型目标函数%jm99a1simu-自动化车床模型随机模拟%jm99asmfun-自动化车床模型费用函数%%演示程序%fun
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matlabk-mean在灰度图下使用方法的的例子
2024/12/31 14:51:50 406B k-mean matlab
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2024/12/25 7:12:44 44.22MB Angle Bootstrap V3.4 后台
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meanshift均值平移跟踪算法中核函数窗宽的自动选取代码,根据目标大小变化核窗宽,使得当目标出现大小变化时准确跟踪到目标中心.
2024/12/21 6:30:40 5KB 图像识别
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MeanShift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.Comaniciu等人[3][4]把MeanShift成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中MeanShift都得到了很好的应用.Comaniciu等在文章中证明了,MeanShift算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此MeanShift算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态.
2024/11/21 9:44:11 3KB Mean_Shift (分割)
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自动选择跟踪窗尺度的Mean-Shift算法
356KB Mean-Shift
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sigmoid函数:nonlin(输出矩阵,矩阵,[是否求导(boolean)])底数矩阵:NumInd(输出矩阵,底常数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])矩阵指数:ArrInd(输出矩阵,指常数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])数加矩阵:NumAdd(输出矩阵,加常数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])数减矩阵:NumSub(输出矩阵,被减数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])数乘矩阵:NumDot(输出矩阵,被乘数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])矩阵加法:ArrAdd(输出矩阵,矩阵A,矩阵B,[结果是否要系数(Double)])矩阵减法:ArrSub(输出矩阵,矩阵A,矩阵B,[结果是否要系数(Double)])哈达玛积:ArrDot(输出矩阵,矩阵A,矩阵B,[结果是否要系数(Double)])数乘矩阵:NumDot(输出矩阵,乘常数,矩阵)矩阵乘法:Dot(输出矩阵,矩阵A,矩阵B)矩阵可视化:ArrVis(矩阵)输出字符串转置矩阵:ArrT(输出矩阵,矩阵,[结果是否要系数(Double)])一维数组矩阵化:ArrA(输出矩阵,列数,一维数组)元素矩阵化:Arr(输出矩阵,列数,元素1,元素2,元素3...)矩阵绝对值:ArrAbs(输出矩阵,矩阵,[结果是否要系数(Double)])矩阵元素平均:Mean(矩阵)输出双精度小数随机小数矩阵:Rand(输出矩阵,行数,列数,[矩阵是否要系数])随机整数矩阵:intRand(输出矩阵,行数,列数,下限,上限)
2024/7/30 3:02:33 10KB VB 矩阵
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本人作为matlab初学者,在研读PCANet源代码过程中,对im2col_mean_removal.m,PCA_FilterBank.m,PCANet_output.m,HashingHist.m和PCANet_train.m中的相关函数做了详细的注释
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡