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本博客是《团簇生长过程-Ovito渲染》的扩展部分。
请添加图片描述

一、根据Ovito的Cluster analysis保存信息

1. 每一帧数据

这里储存的信息是每一帧的统计结果。
请添加图片描述

2. 每一帧数据结构

请添加图片描述
我们可以看到包括了当前帧内的团簇ID和团簇Size

二、根据Matlab读取每一帧的信息

1. 读取信息

读取路径下的全部文件

clc;clear;

file_path = 'K:\博客文件\Ovito渲染案例\';
 
img_path_list = dir(strcat(file_path,'c.*'));

img_num = length(img_path_list);


if(img_num>0) %有满足条件的文件  
    for frame      = 1:img_num-1 %逐一读取  
        file      = strcat(file_path,"c.",num2str(frame));  

        [cluster_id cluster_size] ...
            = textread(file, '%n%n', 'headerlines', 2, 'emptyvalue', 0);

        cluster_record = [cluster_id cluster_size];
        if(isempty(cluster_id)==1)
            cluster_id=0;
            cluster_size=0;
        end
        cluster_max(frame,1)    = max(cluster_size);
        
        drawnow;
        
        
        bar(cluster_size./max(cluster_size),'FaceColor',[0 .5 .5],'EdgeColor',[0 .9 .9],'LineWidth',10)
        xlabel('Cluster ID','fontsize',20);
        ylabel('Cluster size/Maxsize','fontsize',20);
        set(gca,'fontsize',20,'linewidth',1.5);        

        print(strcat(num2str(frame),'.jpg'), '-dpng', '-r150');
    end 
end

2. 团簇大小

为了方便比较，团簇大小我们进行归一化处理，每一帧的团簇size/当前帧最大的团簇size。

        bar(cluster_size./max(cluster_size),'FaceColor',[0 .5 .5],'EdgeColor',[0 .9 .9],'LineWidth',10)
        xlabel('Cluster ID','fontsize',20);
        ylabel('Cluster size/Maxsize','fontsize',20);
        set(gca,'fontsize',20,'linewidth',1.5);

请添加图片描述

三、统计结果

在这里插入图片描述

四、文件下载

链接：请点击
提取码：kzlu