Ответ 1
Обратите внимание, что функция trisurf, которую вы изначально пытались использовать, возвращает дескриптор объекта патча. Если вы посмотрите на свойство 'FaceColor' для объектов патча, вы увидите, что нет опции 'texturemap'. Этот параметр действителен только для свойства 'FaceColor' свойств поверхностных объектов. Поэтому вам придется найти способ построить свою треугольную поверхность как поверхностный объект вместо объекта патча. Вот два способа приблизиться к этому:
Если ваши данные находятся в единой сетке...
Если координаты ваших поверхностных данных представляют собой однородную сетку, так что z представляет собой прямоугольное множество точек, которые простираются от xmin до xmax по оси x и от ymin до ymax в y-axis, вы можете построить его с помощью surf вместо trisurf:
Z = ... % N-by-M matrix of data
x = linspace(xmin, xmax, size(Z, 2)); % x-coordinates for columns of Z
y = linspace(ymin, ymax, size(Z, 1)); % y-coordinates for rows of Z
[X, Y] = meshgrid(x, y); % Create meshes for x and y
C = imread('image1.jpg'); % Load RGB image
h = surf(X, Y, Z, flipdim(C, 1), ... % Plot surface (flips rows of C, if needed)
'FaceColor', 'texturemap', ...
'EdgeColor', 'none');
axis equal
Чтобы проиллюстрировать результаты приведенного выше кода, я инициализировал данные как Z = peaks;, использовал встроенное образцовое изображение 'peppers.png' и установил значения x и y в диапазоне от 1 до 16. Это привело к следующей текстурированной поверхности:
Если ваши данные неравномерно распределены...
Если ваши данные не расположены на регулярной основе, вы можете создать набор регулярных интервалов x и y (как я сделал выше, используя meshgrid), а затем используйте одну из функций griddata или TriScatteredInterp, чтобы интерполировать правильную сетку значений z из вашего нерегулярного набора значений z. Я обсуждаю, как использовать эти две функции в моем ответе на другой вопрос SO. Здесь уточненная версия кода, который вы опубликовали с помощью TriScatteredInterp (Примечание: по R2013a scatteredInterpolant является рекомендуемой альтернативой):
x = ... % Scattered x data
y = ... % Scattered y data
z = ... % Scattered z data
xmin = min(x);
xmax = max(x);
ymin = min(y);
ymax = max(y);
F = TriScatteredInterp(x(:), y(:), z(:)); % Create interpolant
N = 50; % Number of y values in uniform grid
M = 50; % Number of x values in uniform grid
xu = linspace(xmin, xmax, M); % Uniform x-coordinates
yu = linspace(ymin, ymax, N); % Uniform y-coordinates
[X, Y] = meshgrid(xu, yu); % Create meshes for xu and yu
Z = F(X, Y); % Evaluate interpolant (N-by-M matrix)
C = imread('image1.jpg'); % Load RGB image
h = surf(X, Y, Z, flipdim(C, 1), ... % Plot surface
'FaceColor', 'texturemap', ...
'EdgeColor', 'none');
axis equal
В этом случае вы должны сначала выбрать значения N и M для размера вашей матрицы z. Чтобы проиллюстрировать результаты приведенного выше кода, я инициализировал данные для x, y и z следующим образом и использовал встроенное образцовое изображение 'peppers.png':
x = rand(1, 100)-0.5; % 100 random values in the range -0.5 to 0.5
y = rand(1, 100)-0.5; % 100 random values in the range -0.5 to 0.5
z = exp(-(x.^2+y.^2)./0.125); % Values from a 2-D Gaussian distribution
В результате появилась следующая текстурированная поверхность:
Обратите внимание, что рядом с углами поверхности имеются зубчатые ребра. Это места, где для TriScatteredInterp было слишком мало точек для адекватной установки интерполированной поверхности. Значения z в этих точках, следовательно, nan, в результате чего поверхность не отображается на графике.