利用matlab拟合三维离散点对应的二次曲面。 其中，二次曲面公式为z = x^2 + y^2 + xy + x + y

离散点构建TIN，TIN生成DEM，算法还可以，需要继续优化（只是程序，无源码） 离散点构建TIN，TIN生成DEM，算法还可以，需要继续优化（只是程序，无源码）

三维-离散点-曲面光滑-拟合. 实现三维数据的曲面拟合，有不同的光滑程度，可以改变参数实现曲面的光滑度改变。

最近在项目进行中遇到要提取离散点边界的问题，像我这样的对于matlab不是特别熟练的朋友一开始肯定摸不着头脑，到底选用哪种算法可以有效地提取到所有已知点的轮廓线呢。本人经过大量的文献搜索及代码实验找到了几个效果比较好的轮廓提取代码，在这里做个总结，并且希望能够对遇到同样问题的朋友有所启发。 关于离散点边界提取的三种方法： 1.Convhull 离散点集获得边界 2.Alpha Shape算法检测边缘点 3.Delaunay 三角剖分算法 前两种方法在之前的博客中已经做了总结这里就不展开了，现在主要介绍第三种算法。 该算法的总体思路如下： 1、利用 delaunay 函数，对所有数据点进行 De

非常方便简单-读取TXT的三列数据画二维等值线图的python代码，用户也可以根据需求稍微修改读取excel或CSV等格式的文件。

C++ code for triangulation for 2D point cloud

matlab离散点连成的两曲线的交点-intersections.m 本帖最后由 kastin 于 2012-12-29 11:47 编辑 引言     曾经思考过曲面求交，结果发现是学术界的一个难题，并且也想出了一个当前广泛使用方法原理一样的近似解法（追踪法）。当然网上也有很多方法，只不过那些方法非常粗糙，无非就是meshgrid出离散网格，比较两曲面在某位置的坐标是否在某一精度范围内，然后标记显示之。这个方法仅仅当离散网格非常细的时候才比较精确。除此之外，还有个非常严重的问题：上面的“精度范围”不是你随心所欲给的，而且也没规律寻找，当给得不恰当的时候，在格点处两曲面点作比较，会出很多个符合要求的点，或者一个也没有。这样就会使得交线非常曲折，甚至断裂等，严重影响精确度。 ———————————————————分割线————————————————————————     当然，既然有曲面求交，那么也有曲线求交，其基本结构就是两曲线求交。只是曲线求交问题，事先得澄清一些注意点：     1. 数学分析层面求两曲线交点，其实就是方程组求解；     2. “曲线”概念包括“直线”（处处曲率半径为无穷大）；     3. Matlab的重点是离散点 矩阵运算，因此所有运算都是基于离散的，因而这里的曲线并不是绝对光滑的。     4. 近似试探与未知函数表达式。 对于1，我想说的是，如果你想要求得两曲线的精确交点，并且一个不漏，那就直接求解方程组，不用看本帖下文； 对于2，直线在Matlab里面是两个点确定，因此交点如果是一段线（无穷个点）的情况，可能只是显示两端点为交点； 对于3，很简单的例子，参数方程 x=cos,y=sin 在数学分析（即连续空间）层面上是个圆，但是如果你在离散t的时候，间距比较大，那么最后Matlab绘制的图像不是圆，而是正多边形了。因此，此时我们讨论曲线交点是这个离散点连线的图形与其他图形的交点，而非圆与其他交点。这也是我在标题中加了“离散点连成”的修饰词，防止被误会。 对于4，既然是求曲线交点，那么本方法可以作为求方程组的近似解。当然，如果离散点够多，解的精确度可以保证，不过不能保证一个不漏。另外就是，对于一组离散点构成的曲线，很难知道它们的解析表达式，因此想通过非线性方程组求解的方法来求交点，就不大可能了（不过你可以用曲线拟合出函数解析式），因此，本帖的方法将会是一个较为有效求交点的方法。     废话了那么多，下面就说说曲线求交点的方法吧。除了求解方程组，很多人想到的方法就是“离散点 判断距离是否足够接近”，这个方法原理跟引言中曲面求交的方法是一样的。因此缺点也是一样的——太粗糙了。网上这种方法的代码也很多，这里就不上了。 下面将阐述我的方法以及给出例子代码。     我有两种思路，一种是高级绘图层面的（不涉及到底层操作），一种是底层的。我只给出了第一种的代码，因为我不会底层操作。     思路一：既然matlab曲线绘图是通过有序离散点依次连线形成，也就是说，通过“以直代曲”的过程，那么曲线交点无非就是离散点（结点）或者两线段交点。这比上面直接用交点附近的结点替代交点的方法要精确得多了。而两直线交点很容易求，只要知道四个点坐标，那么交点精确坐标自然可以表示出来。这就是求交点的原理。只是还有一些细节处理和要注意的地方，我会留到后面再详细说。     思路二：仔细观察两曲线交点的特性，很容易发现，其实交点就是操作系统底层绘图重叠的那些像素点。因此，只要给要绘制的像素点做个标记，将那些重合的点突出显示（比如换个颜色），那么就相当于显示出交点了。这种方法由于是本质性的，因此不会遗漏任何交点，而且精确度极高，适用范围广。Matlab提供的plot plot3 surf等绘图函数都属于高级绘图，底层绘图（或称低级绘图）只有line surface以及patch等少数函数。但是，这里的“底层”并非真正的底层，因为它还是经过封装了的，而C 的MFC里面直接用刷子绘图，那才是依靠操作系统完成的真正的“底层”绘图操作（包括所有窗口都是操作系统绘制的）。这里扯远了，想要说明的就是底层绘图的概念而已。只是我不会用matlab实现这些底层绘图。     上面说了思路，下面就详细说说一些注意点和需要处理的细节。     为了算法的健壮性，就必须考虑各种奇异的情况，防止bug。我们要考虑曲线有分支（很多代数曲线是这样的，代数几何里面研究的东西）、间断跳跃（有绝对值函数或者存在渐近线情况）、首尾是交点、在切点相交，等等这些情况。而且对于定位交点处附近的四个最近端点也是个问题（因为这里存在一个情况，如果曲线1上的一条线段与曲线2上的两条

在二维空间将离散点拟合直线使用最小二乘法的应用非常广泛，方法也比较简单。与此对应的是三维空间离散点拟合为平面也是很有用的方法，比如一些特定图像分析。本文所介绍的就是三维空间离散点拟合平面的方法，也是基于最小二乘原理。

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三角网算法，将三维面上的离散点有效生成三角网逼近地质体表面