2D图像

这对于处理时需要将3D图像转换为2D图像进行配准的情况非常有用，例如基于地标的薄板样条方法。

图像的空间滤波是指直接对像素进行操作的一种处理方法。这一过程包括通过移动滤波器掩码从一个像素点到另一个像素点来实现。在每个像素点 (x,y)，滤波器根据预定义的关系计算响应。空间滤波主要分为线性和非线性两种类型。通过MATLAB，我们可以实现对2D图像的各种空间滤波操作，从而提高图像质量和特定目标的分析能力。

二维图像分形维数计算，包含MATLAB代码，包括主函数、盒子数计算、分形维数计算。

MATLAB影像拼接代码图像马赛克和拼接-Yiren Lu (luyiren [at] seas [dot] upenn [dot] edu)图像拼接和拼接的MATLAB实现：哈里斯角检测器见corner_detector_impl.m哈里斯、克里斯和迈克·斯蒂芬斯。“组合角和边缘检测器。”阿尔维视觉会议。卷。15. 1988年。自适应非极大值抑制(ANMS)见anms.m布朗、马修、理查德·塞利斯基和西蒙·温德。“使用多尺度面向补丁的多图像匹配。”2005年IEEE计算机协会计算机视觉和模式识别会议(CVPR'05)。卷。1. IEEE，2005。几何模糊见geo_blur.m Berg、Alexander C.和Jitendra Malik。“模板匹配的几何模糊。”计算机视觉和模式识别，2001年。CVPR 2001年。2001年IEEE计算机学会会议论文集。卷。1. IEEE，2001。图像描述符匹配见feat_desc.m或feat_desc_geoblur.m 40x40补丁描述符下采样到8x8

这款 Matlab 工具助力模拟 2D 桁架结构，计算并呈现关键结果，例如节点位移和杆件受力。

使用Visual Studio 2012平台上的OpenCV3.0库，本程序能从3D CT数据中提取任意角度和位置的2D切片图像，并将这些图像合成类似X射线的2D图像。安装OpenCV库的详细步骤包括下载和设置环境变量，然后在Visual Studio中创建新项目并配置解决方案平台，选择x86或x64平台进行设置。项目属性需设置Opencv包含目录和库目录，以及添加Opencv库依赖项。

The PlotClusters function is used for visualizing clustering data, such as the output from k-means, in 2D or 3D. The inputs include: Data: An m×d matrix, where m is the number of data points and d is the number of dimensions. IDX: An m×1 vector that associates each data point with a cluster. Optional inputs:- Centers: A c×d matrix representing the c cluster centers. If not provided, the function will compute them.- Colors: A c×3 matrix generated using the hsv command, where the number of colors must be at least equal to the number of clusters. The function uses plot or plot3 for visualizing the clusters in 2D or 3D, respectively. Note: This function has been tested only on MATLAB version 2008a on Windows but should work for all versions.

在Matlab开发环境中，通过SCALEBAR函数可以在二维轴上创建可定制的比例尺。此函数允许用户设定比例尺的长度、位置和颜色等参数，以适应不同的绘图需求。使用时需确保轴的DataAspectRatio属性设置为[1 1 1]，并保证视图为二维。SCALEBAR函数支持多种可选参数，如ScaleLength用于设定比例尺长度，位置参数包括东北、西北、东南和西南等选项，还可以自定义比例尺的颜色及文字样式。

基于 MATLAB 的图像 二维小波变换，以及图像 重建。通过小波变换，可以有效地对图像进行压缩和去噪，从而提高图像质量。将介绍如何使用 MATLAB 实现这一过程，包含相关代码示例和关键步骤的详细说明。

《RRT_Star算法在三维与二维路径规划中的应用》RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种用于复杂环境中寻找机器人路径的有效方法，属于概率道路规划的一种。其核心思想是通过随机生成树节点并逐步扩展树来探索配置空间，找到从起点到目标点的可行路径。在此基础上，RRT*（RRT Star）进一步优化，确保路径逐渐收敛到最优解。 本压缩包“RRT_Star_Algorithm.zip”包含RRT算法在三维和二维环境下的实现，提供了在MATLAB平台上的源代码，用户可根据需求进行修改。MATLAB因其强大的可视化功能*，非常适合进行路径规划仿真。 2D环境中的RRT*算法 二维环境中的RRT算法处理平面上的路径规划问题，例如无人机在二维空间中的飞行路径。算法通过在起点周围随机生成节点，选择离树最近的节点进行扩展，直线连接新节点并迭代直至找到目标点。2D文件夹*下代码展示了如何构建和优化搜索树。 3D环境中的RRT*算法 三维路径规划则适用于机器人在立体空间中的移动路径，如仓库机器人。三维空间中，路径不仅考虑x、y方向，还需处理z轴高度变化。3D文件夹中的代码展示了如何扩展RRT*算法处理三维空间路径规划，包括如何生成随机点、选择最近邻节点及更新树结构以逼近最优解。 RRT算法的优势在于其能有效处理高维配置空间，并在动态环境中适应性强，随着迭代，路径逐渐优化趋近最优解。用户可以通过阅读license.txt*文件了解使用许可协议，并对代码进行调整以适应不同的路径规划需求。