matlab代码实现最小凸包

实现最小凸包的算法有多种方法，其中一种常见的方法是使用Graham扫描算法。下面是用Matlab实现Graham扫描算法找到最小凸包的示例代码：

function [convexHull] = grahamScan(points)
    % 找到包含所有点的最小凸包
    n = length(points);
    
    % 找到y坐标最小的点作为起始点
    [~,idx] = min(points(:,2));
    startPoint = points(idx,:);
    
    % 基于起始点的极角排序
    angles = atan2(points(:,2) - startPoint(2), points(:,1) - startPoint(1));
    [~, order] = sort(angles);

    % Graham扫描算法
    stack = [];
    stackSize = 0;
    stack(1) = order(1);
    stack(2) = order(2);
    stackSize = 2;
    for i = 3:n
        while(stackSize >= 2 && crossProduct(points(stack(stackSize),:), points(stack(stackSize-1),:), points(order(i),:)) <= 0)
            stackSize = stackSize - 1;
        end
        stackSize = stackSize + 1;
        stack(stackSize) = order(i);
    end

    convexHull = points(stack(1:stackSize), :);
end

function [cross] = crossProduct(p1, p2, p3)
    cross = (p2(1) - p1(1)) * (p3(2) - p1(2)) - (p2(2) - p1(2)) * (p3(1) - p1(1));
end

在这段代码中，我们首先找到y坐标最小的点作为起始点，然后根据极角排序所有点。接下来，我们使用Graham扫描算法构建凸包。

这个算法的主要思想是使用一个栈来保存凸包的顶点。我们从第三个点开始遍历，如果当前点和栈顶的两个点构成的转角大于180度，则将栈顶的点弹出，直到找到一个合适的位置将当前点入栈。

最终，凸包的顶点将保存在栈中，我们将这些点输出作为凸包的结果。

你可以使用这个函数来找到给定点集的最小凸包，并对其进行扩展以满足你的特定需求。