从三维随机图的二维表示中得到类似灰度的图像

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莉娜卡巴 2022年12月8日

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//www.ru-cchi.com/matlabcentral/answers/1874332-get-grayscale-like-image-from-2d-representation-of-3d-random-plot

评论道: 莉娜卡巴2022年12月9日

答:接受 Bjorn Gustavsson

大家好，我有下面的代码，从随机点创建多个3D随机行走，并给出如下图像:

如果我使用上述3D图的2D表示(视图(2))，并将所有颜色都设置为黑色，我就会得到如下图像:

但是有没有一种方法可以得到一个类似灰度的图像，如果一个点在3D空间中有多个点，它就会变得越来越暗，而如果它在3D空间中有更少或没有点，它就会更亮?

我的代码如下:

                          Lambda = 3;平均自由程
                         
                          numberOfSteps = 10000;%总步数
                         
                          numberOfPaths = 3;%路径数
                         
                          x(1，:) = rand(1,numberOfPaths);初始位置(x)
                         
                          y(1，:) = rand(1,numberOfPaths);初始位置(y)
                         
                          z(1，:) = rand(1,numberOfPaths);初始位置(z)
                         
                          为j = 1:numberOfPaths
                         
                          为i = 1:numberOfSteps
                         
                          R = -lambda*log(rand());%旅行距离
                         
                          Theta = pi*rand();% 0到之间的任意角
                         
                          = 2* π *rand();% 0到2之间的任意角
                         
                          Dx = r*sin *cos;步长(x)
                         
                          Dy = r*sin()*sin();步长(y)
                         
                          Dz = r*cos(theta);步长(z)
                         
                          X (i+1,j) = X (i,j) + dx;第一步结束时的位置(x)
                         
                          Y (i+1,j) = Y (i,j) + dy;第二步结束时的位置(y)
                         
                          Z (i+1,j) = Z (i,j) + dz;第三步结束时的位置(z)
                         
                          结束
                         
                          结束
                         
                          Plot3 (x(:，1)， y(:，1)， z(:，1)，“k”）;
                         
                          持有在
                         
                          Plot3 (x(:，2)， y(:，2)， z(:，2)，“r”）;
                         
                          Plot3 (x(:，3)， y(:，3)， z(:，3)，‘g’）;
                         
                          持有从
                         
                          %视图(2);
                         
                          %轴;

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Bjorn Gustavsson 2022年12月8日

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//www.ru-cchi.com/matlabcentral/answers/1874332-get-grayscale-like-image-from-2d-representation-of-3d-random-plot#answer_1123752

看一下帮助和文档 histcounts2 ．该函数将允许您计算这种类型的累积计数。你只需要把所有轨迹的x坐标和y坐标连接起来。也许是这样的:

                              X_all = [r_1(:，1);r_2(:，1);r_3(:，1)，..r_n (: 1)];的列数组
                             
                              Y_all = [r_1(:，2);r_2(:，2);r_3(:，2)，..r_n (: 2)];%所有轨迹的x和y坐标
                             
                              N_x = 97;
                             
                              N_y = 103;
                             
                              X_lims = linspace(min(x_all)，max(x_all)，n_x);
                             
                              Y_lims = linspace(min(y_all)，max(y_all)，n_y);
                             
                              [N_XY] = histcounts2(x_all,y_all,x_lims,y_lims);
                             
                              显示亮度图像(x_lims y_lims N_XY) colormap(灰色)也许N_XY应该排列在这里，你检查一下

HTH

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Torsten 2022年12月9日

编辑:Torsten 2022年12月9日

Lambda = 3;平均自由程

numberOfSteps = 100000;%总步数

numberOfPaths = 3;%路径数

x(1，:) = rand(1,numberOfPaths);初始位置(x)

y(1，:) = rand(1,numberOfPaths);初始位置(y)

z(1，:) = rand(1,numberOfPaths);初始位置(z)

为j = 1:numberOfPaths

为i = 1:numberOfSteps

R = -lambda*log(rand());%旅行距离

Theta = pi*rand();% 0到之间的任意角

= 2* π *rand();% 0到2之间的任意角

Dx = r*sin *cos;步长(x)

Dy = r*sin()*sin();步长(y)

Dz = r*cos(theta);步长(z)

X (i+1,j) = X (i,j) + dx;第一步结束时的位置(x)

Y (i+1,j) = Y (i,j) + dy;第二步结束时的位置(y)

Z (i+1,j) = Z (i,j) + dz;第三步结束时的位置(z)

结束

投影x-y平面上的所有点

X_all = x(:);

Y_all = y(:);

N_x = 150;

N_y = 150;

X_lims = linspace(min(x_all)，max(x_all)，n_x);

Y_lims = linspace(min(y_all)，max(y_all)，n_y);

[N_XY] = histcounts2(x_all,y_all,x_lims,y_lims);

显示亮度图像(x_lims y_lims N_XY) colormap (flipud(灰色)

莉娜卡巴 2022年12月9日

谢谢你！ @Torsten ！！!

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