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  • 两个三维点的欧拉角和旋转矩阵
    2021-04-21 06:18:00

    我试图找到欧拉角,它允许从点进行转换。

    A

    指向

    B

    三维空间。

    考虑归一化向量

    A = [1, 0, 0]

    B = [0.32 0.88 -0.34]

    .

    我通过计算

    交叉积

    A Ã B

    我得到了旋转轴。这个

    之间

    A

    B

    由给出

    tanâ»Â¹(||cross||, A·B)

    ,在哪里

    A·B

    DOT产品

    之间

    A

    B

    .

    这给了我旋转向量

    rotvec = [0 0.36 0.93 1.24359531111]

    ,即

    rotvec = [A Ã B; angle]

    (交叉积是标准化的)。

    现在我的问题是:

    如何从这里移动以获得与转换相对应的欧拉角

    ?

    在matlab中,函数

    vrrotvec2mat

    接收旋转矢量作为输入并输出旋转矩阵。然后是函数

    rotm2eul

    应返回相应的欧拉角。我得到以下结果(以弧度表示):

    [0.2456 0.3490 1.2216]

    ,根据

    XYZ

    公约。然而,这并不是预期的结果。

    正确答案是

    [0 0.3490 1.2216]

    相当于旋转

    20°

    70°

    在里面

    Y

    Z

    ,分别。

    当我使用

    eul2rot([0 0.3490 1.2216])

    eul2rot

    取自

    here

    )为了验证产生的旋转矩阵,这个矩阵与我使用时得到的矩阵不同。

    vrrotvec2mat(rotvec)

    .

    我还有一个python spinet,它产生的结果与上面描述的完全相同。

    ---使用Transform3D的python(2.7)---

    import numpy as np

    import transforms3d

    cross = np.cross(A, B)

    dot = np.dot(A, B.transpose())

    angle = math.atan2(np.linalg.norm(cross), dot)

    rotation_axes = sklearn.preprocessing.normalize(cross)

    rotation_m = transforms3d.axangles.axangle2mat(rotation_axes[0], angle, True)

    rotation_angles = transforms3d.euler.mat2euler(rotation_m, 'sxyz')

    我这里缺少什么?我应该做什么?

    谢谢你

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    matlab旋转矩阵来旋转三维模型+meshlab旋转模型+matlab基础常用

    matlab旋转矩阵来旋转三维模型+meshlab旋转模型+matlab基础常用操作

    matlab旋转矩阵实战:

    ①点云,按照旋转矩阵后旋转(mesh的话(例如.obj),顶点v按照这个旋转,再把原face加入到旋转后的顶点结果中就行了)

    (本文matlab2017才可以读取.pcd文件,也可以读入普通.xyz,.txt文件等,然后作为矩阵读入):

    ptCloud = pcread('C:/Users/du/Desktop/c3.pcd');

    % pcshow(ptCloud);

    POINT3d=ptCloud.Location;

    % % 以下是模型旋转(例如点云绕x轴旋转180°):

    shape=POINT3d;

    shape=shape';

    Rmatrix = rotz(0)*roty(0)*rotx(180);

    shape= Rmatrix*shape ;

    shape=shape';

    % %写入文件

    fid=fopen('C:/Users/du/Desktop/x.xyz','wt');

    [m,n]=size(shape);

    for i=1:1:m

    for j=1:1:n

    if j==n

    fprintf(fid,'%g\n',shape(i,j));

    else

    fprintf(fid,'%g\t',shape(i,j));

    end

    end

    end

    fclose(fid);

    ②meshlab旋转三维模型:

    原模型

    5f682cbf2d76cfde8a3f1541c858623b.png

    然后meshlab里面选择:Filters--Normal...orientation--..Rotate,里面设置想要的旋转矩阵参数就行了:

    b12816d09e0877254f1f06ffaccb810a.png

    旋转后得到:

    9c68f0e900076cb94e6f322180f0bc51.png

    dd1f17c4ecaa4bab3175fdd881df8130.png

    然后file--export,保存该模型到某目录即可。

    ③matlab基本操作:

    矩阵与数组定义,赋值,逆矩阵等:

    http://gaunthan.leanote.com/post/Matlab-%E7%9F%A9%E9%98%B5%E4%B8%8E%E6%95%B0%E7%BB%84

    http://blog.csdn.net/crystal_avast/article/details/7074172

    MATLAB规划问题——线性规划和非线性规划:

    http://blog.csdn.net/ten_sory/article/details/54571525

    matlab旋转矩阵来旋转三维模型+meshlab旋转模型+matlab基础常用相关教程

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  • matlab中的三维坐标系与旋转

    千次阅读 2021-04-18 08:18:38
    1. matlab中的三维坐标系matlab中的三维坐标系是使用的右手坐标系;输入以下代码:>> plot3(0,0,0)>> xlabel('axis X')>> ylabel('axis Y')>> zlabel('axis Z')可以看出是个很明显的右手...

    1. matlab中的三维坐标系

    matlab中的三维坐标系是使用的右手坐标系;

    输入以下代码:

    >> plot3(0,0,0)

    >> xlabel('axis X')

    >> ylabel('axis Y')

    >> zlabel('axis Z')

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    可以看出是个很明显的右手坐标系。

    2. matlab中的欧拉角和四元数旋转

    euler angles ----> quaternion ----> dcm

    ---->rotation

    MATLAB中欧拉角旋转基本遵循以上步骤,欧拉角、四元数、旋转矩阵之间是可以相互转换的,具体可以参见help文档中的Aerospace

    Toolbox ----> Functions ----> Axes ----> Axes

    Transformations中查看。

    假设我在三维坐标系中有一向量r,绕Z轴旋转90度,结果为:

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    close all;

    clear;

    clc;

    r= [0 1 1];% 默认的旋转顺序是ZYX,所以[90 0 0]表示绕Z轴旋转90度

    angle= [90 0 0] * pi / 180;

    quaternion= angle2quat(angle(1),angle(2),angle(3));

    n= quatrotate(quaternion,r)

    结果:

    n =

    1.0000

    0.0000  1.0000

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    原始向量在YZ平面上[0 1 1],旋转后的平面在XZ的平面上[1 0 1],可以看出从Z轴的正方向来看,顺时针旋转;

    再次验证:

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    close all;

    clear;

    clc;

    r= [0 1 1];% 默认的旋转顺序是ZYX,所以[0 0 -90]表示绕X轴旋转90度

    angle= [0 0 -90] * pi / 180;

    quaternion= angle2quat(angle(1),angle(2),angle(3));

    n=quatrotate(quaternion,r)

    结果:

    n=

    0 -1.0000 1.0000

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    结论:MATLAB中的默认坐标系是右手坐标系,且进行欧拉角旋转时,顺着轴的正方向来看,顺时针方向为正,逆时针方向为负。

    另外,MATLAB自带rotate函数,解释如下:

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    rotate

    Rotateobject inspecified direction

    Syntax

    rotate(h,direction,alpha)

    rotate(...,origin)

    Description

    The rotate function rotates a graphicsobject in three-dimensional space, according to the right-hand rule.

    rotate(h,direction,alpha) rotates the graphicsobject h by alpha degrees. direction is a two- or three-element vector that describes the axis of rotation inconjunction with the origin.

    rotate(...,origin) specifies the origin of the axis of rotationas a three-element vector. The default origin is the center of the plot box.

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    此旋转函数可选择三维空间中的图像,遵循右手坐标系,顺着轴的正方向来看,且逆时针方向为正,顺时针方向为负。

    展开全文
  • 可用于双线性插值旋转等等,MATLAB有强大的图像处理工具箱,可调用imrotate函数
  • matlab 三维图axis off;% 去掉坐标轴axistight;% 紧坐标轴axisequal;% 等比坐标轴axis([-0.1, 8.1, -1.1, 1.1]);% 坐标轴的显示范围% gca: gca, h=figure(...);set(gca,'XLim',[3 40]);% X轴的数据显示范围set(gca,'...

    matlab 三维图

    axis off;% 去掉坐标轴

    axistight;% 紧坐标轴

    axisequal;% 等比坐标轴

    axis([-0.1, 8.1, -1.1, 1.1]);% 坐标轴的显示范围

    % gca: gca, h=figure(...);

    set(gca,'XLim',[3 40]);% X轴的数据显示范围

    set(gca,'XTick',[-3.14,0,3.14] );% X轴的记号点

    set(gca,'XTicklabel',{'-pi','0','pi'});% X轴的记号

    set(gca,'XTick', []);% 清除X轴的记号点

    set(gca,'XGrid','on');% X轴的网格

    set(gca,'XDir','reverse');% 逆转X轴

    set(gca,'Xcolor','red');% X轴的颜色

    1. axis([xmin xmax ymin ymax])

    设置当前图形的坐标范围,分别为x轴的最小、最大值,y轴的最小最大值

    2. V=axis

    返回包含当前坐标范围的一个行向量

    3. axis auto

    将坐标轴刻度恢复为自动的默认设置

    4. axis manual

    冻结坐标轴刻度,此时如果hold被设定为on,那么后边的图形将使用与前面相同的坐标轴刻度范围

    5. axis tight

    将坐标范围设定为被绘制的数据范围

    6. axis fill

    这是坐标范围和屏幕的高宽比,使得坐标轴可以包含整个绘制的区域。该选项只有在PlotBoxaApectRatio或DataAspectRatioMode被设置为‘manual’模式才有效

    7. axis ij

    将坐标轴设置为矩阵模式。此时水平坐标轴从左到有取值,垂直坐标从上到下

    8. axis xy

    将坐标设置为笛卡尔模式。此时水平坐标从左到右取值,垂直坐标从下到上取值

    9. axis equal

    设置屏幕高宽比,使得每个坐标轴的具有均匀的刻度间隔

    10. axis square

    将坐标轴设置为正方形

    11. axis normal

    将当前的坐标轴框恢复为全尺寸,并将单位刻度的所有限制取消

    12. axis vis3d

    冻结屏幕高宽比,使得一个三维对象的旋转不会改变坐标轴的刻度显示

    13. axis off

    关闭所有的坐标轴标签、刻度、背景

    14. axis on

    打开所有的坐标轴标签、刻度、背景

    --------------------- 本文来自 还在学习的编程小白 的CSDN 博客 ,全文地址请点击:https://blog.csdn.net/qq_35052417/article/details/76461643?utm_source=copy

    1.画函数的三维图,如:Z(X,Y)=2*X.*exp(-X.^2-Y.^2)+1;

    close all;

    [X,Y]=meshgrid(-2:0.5:2,-2:0.5:2);%生成坐标轴

    Z=2*X.*exp(-X.^2-Y.^2)+1;%Z是X,Y的函数

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    num=0;

    num=num+1;

    subplot(2,3,num);

    plot3(X,Y,Z);

    axis([-3 3 -3 3 0 2]);%限定显示的范围

    xlabel('x轴');%x轴坐标

    ylabel('y轴');%y轴坐标

    zlabel('z轴');%z轴坐标

    title('http://blog.csdn.net/nuptboyzhb/ figure(1)');%标题

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    num=num+1;

    subplot(2,3,num);

    mesh(X,Y,Z);

    axis([-3 3 -3 3 0 2]);%限定显示的范围

    xlabel('x轴');%x轴坐标

    ylabel('y轴');%y轴坐标

    zlabel('z轴');%z轴坐标

    title('http://blog.csdn.net/nuptboyzhb/ figure(2)');%标题

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    num=num+1;

    subplot(2,3,num);

    meshc(X,Y,Z);

    axis([-3 3 -3 3 0 2]);%限定显示的范围

    xlabel('x轴');%x轴坐标

    ylabel('y轴');%y轴坐标

    zlabel('z轴');%z轴坐标

    title('http://blog.csdn.net/nuptboyzhb/ figure(3)');%标题

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    num=num+1;

    subplot(2,3,num);

    surf(X,Y,Z);

    axis([-3 3 -3 3 0 2]);%限定显示的范围

    xlabel('x轴');%x轴坐标

    ylabel('y轴');%y轴坐标

    zlabel('z轴');%z轴坐标

    title('http://blog.csdn.net/nuptboyzhb/ figure(4)');%标题

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    num=num+1;

    subplot(2,3,num);

    meshz(X,Y,Z);

    axis([-3 3 -3 3 0 2]);%限定显示的范围

    xlabel('x轴');%x轴坐标

    ylabel('y轴');%y轴坐标

    zlabel('z轴');%z轴坐标

    title('http://blog.csdn.net/nuptboyzhb/ figure(5)');%标题

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    num=num+1;

    subplot(2,3,num);

    surf(X,Y,Z);

    hold on;

    stem3(X,Y,Z,'r');%画竖线

    axis([-3 3 -3 3 0 2]);%限定显示的范围

    xlabel('x轴');%x轴坐标

    ylabel('y轴');%y轴坐标

    zlabel('z轴');%z轴坐标

    title('http://blog.csdn.net/nuptboyzhb/ figure(6)');%标题

    2.画矩阵的三维图

    clc;

    clear all;

    close all;

    X=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9];

    Y=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9];

    for i=1:1:length(X)

    for j=1:1:length(Y)

    Z(i,j)=mod(i*j*rand(1),9);

    end

    end

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    num=0;

    num=num+1;

    subplot(2,3,num);

    plot3(X,Y,Z);

    axis([0 9 0 9 0 9]);%限定显示的范围

    xlabel('x轴');%x轴坐标

    ylabel('y轴');%y轴坐标

    zlabel('z轴');%z轴坐标

    title('http://blog.csdn.net/nuptboyzhb/ figure(1)');%标题

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    num=num+1;

    subplot(2,3,num);

    mesh(X,Y,Z);

    axis([0 9 0 9 0 9]);%限定显示的范围

    xlabel('x轴');%x轴坐标

    ylabel('y轴');%y轴坐标

    zlabel('z轴');%z轴坐标

    title('http://blog.csdn.net/nuptboyzhb/ figure(2)');%标题

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    num=num+1;

    subplot(2,3,num);

    meshc(X,Y,Z);

    axis([0 9 0 9 0 9]);%限定显示的范围

    xlabel('x轴');%x轴坐标

    ylabel('y轴');%y轴坐标

    zlabel('z轴');%z轴坐标

    title('http://blog.csdn.net/nuptboyzhb/ figure(3)');%标题

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    num=num+1;

    subplot(2,3,num);

    surf(X,Y,Z);

    axis([0 9 0 9 0 9]);%限定显示的范围

    xlabel('x轴');%x轴坐标

    ylabel('y轴');%y轴坐标

    zlabel('z轴');%z轴坐标

    title('http://blog.csdn.net/nuptboyzhb/ figure(4)');%标题

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    num=num+1;

    subplot(2,3,num);

    meshz(X,Y,Z);

    axis([0 9 0 9 0 9]);%限定显示的范围

    xlabel('x轴');%x轴坐标

    ylabel('y轴');%y轴坐标

    zlabel('z轴');%z轴坐标

    title('http://blog.csdn.net/nuptboyzhb/ figure(5)');%标题

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    num=num+1;

    subplot(2,3,num);

    surf(X,Y,Z);

    hold on;

    stem3(X,Y,Z,'r');%画竖线

    axis([0 9 0 9 0 9]);%限定显示的范围

    xlabel('x轴');%x轴坐标

    ylabel('y轴');%y轴坐标

    zlabel('z轴');%z轴坐标

    title('http://blog.csdn.net/nuptboyzhb/ figure(6)');%标题

    3.画矩阵的颜色深度图

    我自己编写的一个函数:graycolor.m

    %filename:graycolor.m

    %郑海波 2013-01-31

    %http://blog.csdn.net/nuptboyzhb/

    %原理:灰度图像的伪彩色处理

    %值越大,显示的颜色越蓝,越小,显示的颜色越红!

    %参数:newbuf必须使二维数组或矩阵

    function graycolor(newbuf);

    min_n=min(min(newbuf));

    max_n=max(max(newbuf));

    newbuf=newbuf./(max_n-min_n)*255;

    [M N]=size(newbuf);

    for i=1:1:M

    for j=1:1:N

    R(i,j)=GrayColorR(newbuf(i,j));

    G(i,j)=GrayColorG(newbuf(i,j));

    B(i,j)=GrayColorB(newbuf(i,j));

    end

    end

    img(1:1:M,1:1:N,1)=R(1:M,1:N);

    img(1:1:M,1:1:N,2)=G(1:M,1:N);

    img(1:1:M,1:1:N,3)=B(1:M,1:N);

    imshow(uint8(img));

    function r=GrayColorR(gray)

    r=0;

    if gray>=170

    r=255;

    end

    if gray>=128&&gray<=170

    r=255/42*(gray-128);

    end

    return;

    function g=GrayColorG(gray)

    g=0;

    if gray>=84&&gray<=170

    g=255;

    end

    if gray<=84

    g=255/84*gray;

    end

    if gray>=170&&gray<=255

    g=255/85*(255-gray);

    end

    return;

    function b=GrayColorB(gray)

    b=0;

    if gray<=84

    b=255;

    end

    if gray>=84&&gray<=128

    b=255/44*(128-gray);

    end

    return;

    函数的调用:

    [X,Y]=meshgrid(-2:0.01:2,-2:0.01:2);%生成坐标轴

    Z=2*X.*exp(-X.^2-Y.^2)+1;%Z是X,Y的函数

    graycolor(Z);

    title('http://blog.csdn.net/nuptboyzhb/');%标题

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    figure;

    hol

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    2020-12-31 00:35:58
    三维曲线plot3函数与plot函数用法十分相似,其调用格式为:plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n...当x,y,z是同维矩阵时,则以x,y,z对应列元素绘制三维曲线,曲线条数等于矩阵列数。例 绘制三维曲...
  • 毕业季马上要到了,给大家总结一些我平常用到的奇特但是好用的Matlab画图技巧光滑变化的三维曲面三维曲面展示是目前MATLAB上人眼最容易直观观察的多维矩阵内容一种形式,因此三维矩阵的画图在很多的论文里都有涉及。...
  • [X,Y,Z] = ROTATESURF(x,y,z,euleraxis,eulerangle) 旋转 SURF 输入数据 xyz,其中 x,y 和 z 是相同大小的矩阵,根据旋转轴 euleraxis(向量)和欧拉角(弧度)。 SURF(X,Y,Z) 显示旋转的对象。 省略输出参数会导致...
  • matlab 矩阵三维

    万次阅读 2018-09-26 10:37:22
    冻结屏幕高宽比,使得一个三维对象的旋转不会改变坐标轴的刻度显示 13. axis off 关闭所有的坐标轴标签、刻度、背景 14. axis on 打开所有的坐标轴标签、刻度、背景 --------------------- 本文来自 ...
  • matlab维矩阵可视化几种方法

    千次阅读 多人点赞 2021-02-22 17:00:11
    目录一、pcolor()二、imagesc()、spy()四、文末彩蛋 一、pcolor() 以一个100x100块对角矩阵B为例 pcolor(B) %默认带方格 可以通过shading 命令来修改显示样式(这里选择interp,更多选择参考Mathwork官方) ...
  • matlab中有现成调用函数能够直接实现旋转矩阵的构建,比如绕x轴旋转30°,绕xy轴旋转这种基本操作,一行代码的事,不必根据公式写花里胡哨的实现过程。
  • 三维图形的平移,旋转与错切

    千次阅读 2021-04-22 01:28:32
    1、平移变换三维图形的平移变换可以描述为: %% 圆的平移,x加1,y加1,z+1clc;clear all;figure(1);axis equal;sphere(50);%球由50*50个面组成[x y z]=sphere();hold on;dx = 1;dy = 1;dz = 1;%坐标加一T = [1 0 0 ...
  • matlab三维数据绘图

    千次阅读 2021-04-18 08:56:18
    主要使用了matlab里meshgrid、surf和shading。1 使用meshgrid生成栅格meshgrid(x,y)由向量x和向量y通过复制的方法产生绘制图形时所需的栅格数据点矩阵X、Y。该命令产生栅格数据方法为:将向量X作为矩阵X的一个行向量...
  • matlab三维图形显示与控制

    千次阅读 2020-04-19 22:44:41
    每个matlab图形窗口都有一个彩色矩阵图,一个colormap是由一个n*3的矩阵组成,矩阵中的每一行由0到1的随机数构成并定义了一种特殊的颜色,这些数定义了U(红)、G(绿)、B(蓝)颜色组合。可以通过改变colormap()中的参数...
  • python三维矩阵

    千次阅读 2020-11-29 13:25:49
    np.ones((256, 256, 75))merged = np.zeros(hr_shape)merged += hr_xmerged +=hr_ymerged += hr_zprint(merged)#部分输出]]上面是我敲的简单代码,我想建立一个三维的图片矩阵,具体操作跟代...
  • matlab三维重建工具箱

    2021-04-24 21:01:01
    MATLAB的血管三维重建源代码_基础医学_医药卫生_专业资料。图片下载 2001 数学建模 A 题 附录 1:图像二值矩阵的 0-1 互换的 matlab 程序代码(zhuanhua.m) ......利用 MATLAB 软件中的图像处理函数、工具箱操作,可以...
  • 三维坐标旋转矩阵

    万次阅读 多人点赞 2016-03-05 20:48:11
    1.三维坐标旋转矩阵的推导过程任何维的旋转可以表述为向量与合适尺寸的方阵的乘积。最终一个旋转等价于在另一个不同坐标系下对点位置的重新表述。 坐标系旋转角度θ则等同于将目标点围绕坐标原点反方向旋转同样的...
  • matlab三维画图

    千次阅读 2021-01-13 07:45:34
    matlab三维画图主要有三个命令:plot3命令、mesh命令和surf命令。plot3plot3是三维画图的基本函数,绘制的是最为主要的3D曲线图,最主要的调用格式是:plot3(X,Y,Z)当X,Y,Z为长度同样的向量时,plot3命令将绘...
  • matlab三维拟合代码张量分解和多重试验神经数据的简短教程 这是一个简短且独立的示例,说明了如何适应多试验神经数据。 背景 神经科学中非常普遍的通用实验设计是在重复的行为试验中记录许多神经元的活动。 假设我们...
  • 三维体可视化是指为三维网格上定义的数据集创建图形表示。可视化标量三维体数据的方法有几种,例如 MRI 切片。以下示例演示在 MATLAB® 中以可视方式呈现四维 (4-D) 数据的几种方法。有几种方法可用于可视化向量数据...

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