以下是使用MATLAB实现的代码示例： 1. 将石碑石刻的3D模型放置在(x, y, z)三维坐标系中，并手工选取点： ```matlab % 假设已经通过某种方法获取到了石碑石刻的3D模型数据， % 并将模型的点坐标存在变量中，例如：x_coords, y_coords, z_coords % 手工选取点的坐标，假设选取的点索引存在变量index中： selected_points = [x_coords(index), y_coords(index), z_coords(index)]; ``` 2. 对选取的点进行Delaunay三角化，构造正射投影面，得到若干个三角形面片： ```matlab % 对选取的点进行Delaunay三角化 triangulation = delaunay(selected_points(:, 1), selected_points(:, 2)); % 构造正射投影面，得到若干个三角形面片 tri_faces = selected_points(triangulation, :); ``` 3. 对于每个选取的点，计算与其相关的三角形面的法向量，并将这些法向量求和，得到该点的法向量： ```matlab % 计算每个点的法向量 point_normals = zeros(size(selected_points)); for i = 1:size(selected_points, 1) % 获取与该点相关的三角形面的法向量 relevant_faces = tri_faces(tri_faces(:, 1) == i | tri_faces(:, 2) == i | tri_faces(:, 3) == i, :); face_normals = cross(relevant_faces(:, 2) - relevant_faces(:, 1), relevant_faces(:, 3) - relevant_faces(:, 1)); % 求和计算该点的法向量 point_normals(i, :) = sum(face_normals); end ``` 4. 计算所有点的法向量，将这些法向量求和，并对求和结果进行归一化，得到归一化的向量： ```matlab % 求和计算所有点的法向量 total_normal = sum(point_normals); % 归一化求和结果 normalized_normal = total_normal / norm(total_normal); ``` 5. 找出所有点中z值最小的点，将这个点与归一化的向量构造的平面作为总的投影平面： ```matlab % 找出z值最小的点 [~, min_z_index] = min(selected_points(:, 3)); lowest_point = selected_points(min_z_index, :); % 构造总的投影平面 projection_plane = [lowest_point; lowest_point + normalized_normal]; ``` 上述代码仅为一个示例，具体实现可能因数据结构和具体需求而有所不同。 [2024-05-15 16:02:42 | AI写代码神器 | 1404点数解答]