标签：tle 数据 mat led color 不规则 sort length 主程
针对散点边界线，Matlab重的convhull为凸包络线，往往不能满足实际工作需要。
作散点的紧致包络线，需要考虑到凹凸点，为减少包络线与散点数据的过度紧密(穿过全散点)，并不过度包络(类似convhull)，从以下思路来实现：
1.散点数据按行走方向排序，并判断点的凹凸；
2.针对凹点，添加阈值，通过夹角判断，去除部分凹点，然后继续此种循环判断，直到所有凹点满足要求；
程序文件:
function y2=ScatterHull(Data,ang_2) % Thinking from Dsp Tian % http://www.cnblogs.com/tiandsp/p/4006575.html % y1(:,1)=x;y1(:,2)=y;ang_2:concave min angle % ang_2=180:conhull;ang_2=0:all scatters y1=unique(Data,‘rows‘);% Remove duplicate rows %% % sort of scatters cen=mean(y1); ang=atan2(y1(:,1)-cen(1),y1(:,2)-cen(2)); %每个点到坐标中心极角 y1=[y1,ang]; y1=sortrows(y1,3); %按极角排序 y1=y1(:,1:2); %% y2=y1; im=1; [n m]=size(y1); %% while length(im)>0 im=[]; %向量计算，判断凹点 for i=1:n if i==1 %处理第一个点 v1=y1(n,:)-y1(1,:); v2=y1(2,:)-y1(1,:); elseif i==n %最后一个点 v1=y1(n-1,:)-y1(n,:); v2=y1(1,:)-y1(n,:); else v1=y1(i-1,:)-y1(i,:); v2=y1(i+1,:)-y1(i,:); end r=det([v1;v2]); %叉乘后向量方向 c=dot(v1,v2)/(norm(v1)*norm(v2)); ang=rad2deg(acos(c)); if r<=0&(ang<ang_2|isnan(ang)==1)%concave ang(ang<ang_2)=[]; im=[im;i]; end end y2(im,:)=[]; y1=y2; [n m]=size(y1); end %% y2=[y2;y2(1,:)];%result‘s curve is closed end
主程序:
function samplef %UNTITLED5 Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here close all clear all clc t=load(‘data2.txt‘); t(t(:,1)==0|t(:,2)==0,:)=[]; x=t(:,1); y=t(:,2); figure(1) ang=[0 60 120 180]; for i=1:4 t2=ScatterHull(t,ang(i)); t2=[t2;t2(1,:)];%画图使封闭 subplot(2,2,i) hold on plot(t(:,1),t(:,2),‘ro‘) plot(t2(:,1),t2(:,2),‘g-‘) legend(‘scatter‘,‘HullCurve‘,‘Location‘,‘NorthWest‘) title(num2str(ang(i))) end end
结果：
注意:部分散点极度不规则的情况，效果并不理想，例如散点图明显分区，具有几个明显的聚点中心
标签：tle 数据 mat led color 不规则 sort length 主程
原文地址：http://www.cnblogs.com/ClownZzb/p/7081830.html
