Open3D 点云法向量计算与可视化 （25）
- 一、算法原理
- 二、算法实现
- 三、可视化显示和长度调节
一、算法原理
通常计算点云的法向量可以使用以下两种常见的方法：
最小二乘法（Least Squares Method）：该方法通过拟合局部表面的平面来计算法向量。对于给定点周围的邻域，可以通过最小化垂直于该局部平面的残差的方式来求解法向量。
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：PCA 是一种常用的统计学方法，可以用来估计点云中每个点的法向量。该方法通过计算协方差矩阵的特征向量来确定局部表面的主曲率和主方向，并由此得到法向量。
这两种方法都需要在点云的局部邻域内进行计算，以确保计算得到的法向量准确反映了点云表面的几何形状。在实际应用中，还可以结合KD 树、法线平滑等技术来提高法向量计算的精度和效率。
总的来说，计算法向量的方法旨在找到能够最好地描述点云局部几何形状的方向，以便后续的三维数据处理和分析。
二、算法实现
