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  • MATLAB生成随机点
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    2021-01-30 21:02:54

    MATLAB生成随机点

    clc, close all, clear all

    sc = 1.3;%定义缩放系数
    xy_tra = 3;%定义标签平移距离
    r = 400; %定义圆的半径
    num_pt = 5000;%定义数据点个数
    randr = r * rand(num_pt, 1); %生成随机点
    phi = (2 * pi - 0) * rand(num_pt, 1); %生成随机角度

    x = randr .* cos(phi);%生成随机x点
    y = randr .* sin(phi);%生成随机y点

    %循环生成(x1,y1)标签
    %for i = 1 : num_pt
    % xy_label(i,1) = cellstr([’ (x’,num2str(i),’, y’, num2str(i),’)’]);
    %end

    %生成半径300圆的数据
    xs = r * cos(0:0.01:2pi);
    ys = r
    sin(0:0.01:2*pi);

    figure(‘Position’, [50 50 600 600])%开图,定义图的原点和大小
    hold on %开启hold on
    box on %打开图的边框
    axis equal %设图的xy轴相等
    plot(xs,ys,‘r–’)%红色虚线为半径300的圆
    scatter(x,y,a) %打x y的数据点。a为数据点的大小
    text(x+xy_tra,y+xy_tra2,xy_label), box on, axis equal%打x y的标签
    xlim([-sc
    r, sc*r])%定义x轴范围
    ylim = xlim; %设y轴范围和x轴范围相等

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  • %生成均匀分布的随机整数,max生成随机整数最大值,生成m行n列的矩阵 编写函数sampling function [x,y,z]=sampling(lowx,upx,lowy,upy,lowz,upz,m,n) %该函数用来产生不重复的随机整数矩阵 %low—随机整数下界;...

    randi函数

    randi(max,m,n); %生成均匀分布的随机整数,max生成的随机整数最大值,生成m行n列的矩阵
    

    编写函数sampling

    function [x,y,z]=sampling(lowx,upx,lowy,upy,lowz,upz,m,n)
    %该函数用来产生不重复的随机整数矩阵
    %low—随机整数下界;up—随机整数上界;m—坐标点个数;n—各个坐标点之间的最小距离
    
    %编写函数时的测试数据
    % lowx=0;upx=700; lowy=0;upy=700; lowz=0;upz=800;m=20;n=10;
    
    s=[];%矩阵s,第一行存储x,第二行存储y,第三行存储z
    i=1;
    c=1; %控制循环次数
    while c<5000
        tempx=randi([lowx,upx],1);
        tempy=randi([lowy,upy],1);
        tempz=randi([lowz,upz],1);
        %如果矩阵s为空矩阵,则存储第一个随机数值
        if(isempty(s)==1)
            s(1,i)=tempx;
            s(2,i)=tempy;
            s(3,i)=tempz;
            i=i+1;
            c=c+1;
        end
        %如果矩阵s不为空矩阵,求出各个坐标之间的距离矩阵l,将与所有点之间距离都大于10的坐标存储
        if(isempty(s)==0)
            for j=1:i-1
                l(1,j)=sqrt(((tempx-s(1,j))^2)+((tempy-s(2,j))^2)+((tempz-s(3,j))^2));
                j=j+1;
            end
            if(isempty(find(l<n,1))==1)  %或size(find(l<n),1)==0 表示矩阵l中小于n的个数等于0
            s(1,i)=tempx;
            s(2,i)=tempy;
            s(3,i)=tempz;
            i=i+1; 
            end
            c=c+1;
        end
        if(i>=m+1)
            break;
        end
    end
    x=s(1,:);
    y=s(2,:);
    z=s(3,:);
    

    调用函数并绘制三维散点图

    [x,y,z]=sampling(0,700,0,700,0,800,20,10);
    subplot(131);plot3(x,y,z,'o');
    subplot(132);scatter3(x,y,z,'o');
    subplot(133);scatter(x,y,z,'o'); %二维
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • % 从当前轴得到N个,返回X坐标轴数据和Y轴坐标轴数据,用向量X和Y表示,长度为N。使用鼠标点击取。 % 按return健结束取。 % % [X,Y] = GINPUT gathers an unlimited number of points until the % return...

    GINPUT Graphical input from mouse.

    %   [X,Y] = GINPUT(N) gets N points from the current axes and returns

    %   the X- and Y-coordinates in length N vectors X and Y.  The cursor

    %   can be positioned using a mouse.  Data points are entered by pressing

    %   a mouse button or any key on the keyboard except carriage return,

    %   which terminates the input before N points are entered.

    %   从当前轴得到N个点,返回X坐标轴数据和Y轴坐标轴数据,用向量X和Y表示,长度为N。使用鼠标点击取点。

    %   按return健结束取点。

    %

    %   [X,Y] = GINPUT gathers an unlimited number of points until the

    %   return key is pressed.得到无穷多个数据点,按回车键return时结束取点。

    %

    %   [X,Y,BUTTON] = GINPUT(N) returns a third result, BUTTON, that

    %   contains a vector of integers specifying which mouse button was

    %   used (1,2,3 from left) or ASCII numbers if a key on the keyboard

    %   was used.

    %

    %   Examples:

    %       [x,y] = ginput;

    %

    %       [x,y] = ginput(5);

    %

    %       [x, y, button] = ginput(1);

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  • Matlab针对图片处理的随机二维坐标生成 今天遇到一个问题,就是想要把图片处理成散点的方式,用opencv什么的不懂,也不是生成3D点云,就是简单的散点,就想通过Matlab的随机数的方式来生成,结果找了半天也没有合适...

    Matlab针对图片处理的随机二维坐标生成

    今天遇到一个问题,就是想要把图片处理成散点的方式,用opencv什么的不懂,也不是生成3D点云,就是简单的散点,就想通过Matlab的随机数的方式来生成,结果找了半天也没有合适的代码。后来想了想,觉着自己很蠢,可以不局限于图片,可以先根据图片的像素点来生成多个随机数,而后将随机数用到图片里面,来去掉图片中的数值,也就是颜色。
    代码如下:

    a=randperm(17028,12000);
    I=imread('2.png');
    
    %imshow(I);
    gray=double(rgb2gray(I))
    [w,h]=size(gray);
    gray(a)=0;
    imshow(gray);
    
    R=I(:,:,1); %red
    G=I(:,:,2); %green
    B=I(:,:,3); %blue
    R(a)=0;
    G(a)=0;
    B(a)=0;
    %imshow(R);
    for i=1:w
        for j=1:h
            blue(i,j,1) = R(i,j);
            blue(i,j,2) = G(i,j);
            blue(i,j,3) = B(i,j);
        end
    end
    imshow(blue,'border','tight','initialMagnification','fit');
    
    

    效果是这样的:
    在这里插入图片描述
    就先这样吧,肯定还有更好的方法,希望大神指教

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