在MATLAB中，`surf`函数是一个非常强大的工具，用于绘制三维曲面图。这篇文章将深入探讨如何使用`surf`函数以及它的一些关键参数和应用。让我们一起详细地了解一下。 `surf`函数的基本语法是`surf(X,Y,Z)`，其中`X`、`Y`和`Z`是三组数值向量或矩阵，它们定义了一个三维空间中的网格。`X`和`Y`定义了水平和垂直坐标轴，而`Z`则提供了对应于每个`(X,Y)`位置的高度值。例如，你可以通过以下方式创建一个简单的正弦波形曲面： ```matlab [X,Y] = meshgrid(-2*pi:0.1:2*pi,-2*pi:0.1:2*pi); Z = sin(sqrt(X.^2 + Y.^2)); surf(X,Y,Z) ``` 这里，`meshgrid`函数用于生成一个网格，`sin(sqrt(X.^2 + Y.^2))`计算了每个点的高度，最后`surf`函数绘制出曲面。 `surf`函数还支持其他参数，如颜色、线型、透明度等。例如，你可以通过`facecolor`和`edgecolor`来改变表面和边缘的颜色，或者使用`alpha`调整透明度： ```matlab surf(X,Y,Z,'FaceColor','red','EdgeColor','none','Alpha',0.5) ``` 此外，`surf`函数可以与`view`配合使用，以改变观察角度，帮助我们更好地理解三维模型。例如，`view(3)`提供经典的俯视视角，而`view([-30,20])`会设定一个倾斜的角度。 MATLAB还允许我们在曲面上添加颜色图（colormap），这可以帮助我们理解数据的分布。例如，通过`colormap('hot')`可以将颜色映射到温度渐变，更直观地显示高度变化： ```matlab surf(X,Y,Z) colormap('hot') ``` 另外，`surf`函数可以与其他MATLAB图形功能结合，如添加图例、标题、坐标轴标签等。例如： ```matlab surf(X,Y,Z) title('三维正弦波曲面') xlabel('X轴') ylabel('Y轴') zlabel('Z轴') ``` 除了基本的`surf`，MATLAB还提供了`surfc`和`surfl`函数。`surfc`在曲面下方添加了网格线，而`surfl`则可以绘制带有光照效果的曲面，使图像更具立体感。 总结来说，MATLAB的`surf`函数是探索和可视化三维数据的强大工具，它提供了丰富的自定义选项，能够帮助用户以各种方式呈现数据。通过学习和掌握这些功能，我们可以更有效地理解和展示复杂的数据结构。

CASIA-SURF人脸活体检测数据集百度网盘下载链接，可供学习、训练模型使用，永久有效。请勿用于商业途径或用于其他非法途径。

在 matlab 中没有用于带有着色 interp 选项的冲浪图的 meshz 等命令。 我的 surfz 函数具有冲浪图的参考平面。

实现两张图像的SURF特征点匹配；

详情介绍：https://blog.csdn.net/s1t16/article/details/128513889 拟采用基于 SIFT 特征检测算法的进行图像拼接。虽然课题背景是左右相机的图像拼接，但在实际测试中涉及的是一组离线的静态图片，所有的算法设计路线均是依据静态图像拼接。对于具有固定结构的左右相机图像的拼接，只需要在首帧计算一次变换矩阵即可，大大缩短图像拼接时间，整个过程与静态图像拼接类似。

SURF算法详解，详细介绍了SURF的英文原文。

基于改进Harris-SURF算子的遥感图像配准算法

Speeded Up Robust Features（SURF，加速稳健特征），是一种稳健的局部特征点检测和描述算法。最初由Herbert Bay发表在2006年的欧洲计算机视觉国际会议（Europen Conference on Computer Vision，ECCV）上，并在2008年正式发表在Computer Vision and Image Understanding期刊上。

基于传统图像处理方法实现手指静脉识别Matlab源码99.56%准确率+项目操作说明（毕设项目）.zip 【项目介绍】 本项目实现手指图像的处理和匹配算法，需要处理的数据是本人不同手指的图像，首先经过图像处理，使得指静脉的纹理增强凸显处理，然后将所有的这些图像进行相互间的匹配，检验类内和类间的匹配度，观察其是否能够明显区分开来，并据此计算正确率。 在本项目中，由于是基于算法原型的研究，因此我们选用了操作便捷的Matlab R2019b软件作为运行环境，在Windows 10 Pro for Workstation操作系统中实现算法。 图像预处理过程中，需要增强图像，提取手指区域，为识别做准备。拟采用CLAHE、直方图均衡、二值化等算法，以达到增强图像的效果；拟采用边缘检测算法实现手指的识别和提取 图像的特征提取和匹配过程中，拟采用两类不同的方法。一是局部不变特征提取算法。这些算法具有检测图像中的特征点，并对特征点的局部区域进行描述和匹配的功能。二是针对二值化图像的模板匹配，检测其匹配度。 SIFT——正确率93.625%

压缩包中包含sift和surf的图像配准，先用sift或者surf特征提取，然后进行特征匹配，最后还用RANSAC进行误匹配剔除。sift是在Lowe官网源码上进行更改，surf直接使用MATLAB自带函数detectSURFFeatures()。