matlab练习程序（点云表面法向量）

思路还是很容易想到的：

1.首先使用KD树寻找当前点邻域的N个点，这里取了10个，直接调用了vlfeat。

2.用最小二乘估计当前邻域点组成的平面，得到法向量。

3.根据当前邻域点平均值确定邻域质心，通常质心会在弯曲表面的内部，反方向即为法线方向。

vlfeat在这里下载，配置参考这里，rabbit.pcd下载地址

处理效果如下：

原始点云：

点云表面法向量，做了降采样处理：

兔子果断变刺猬。

matlab代码如下：

clear all;
close all;
clc;
warning off;pc = pcread('rabbit.pcd');
pc=pcdownsample(pc,'random',0.3);       %0.3倍降采样
pcshow(pc);pc_point = pc.Location';                %得到点云数据
kdtree = vl_kdtreebuild(pc_point);      %使用vlfeat建立kdtreenormE=[];
for i=1:length(pc_point)p_cur = pc_point(:,i);[index, distance] = vl_kdtreequery(kdtree, pc_point, p_cur, 'NumNeighbors', 10);    %寻找当前点最近的10个点p_neighbour = pc_point(:,index)';p_cent = mean(p_neighbour);     %得到局部点云平均值，便于计算法向量长度和方向%最小二乘估计平面X=p_neighbour(:,1);Y=p_neighbour(:,2);Z=p_neighbour(:,3);XX=[X Y ones(length(index),1)];YY=Z;%得到平面法向量C=(XX'*XX)\XX'*YY;%局部平面指向局部质心的向量dir1 = p_cent-p_cur';%局部平面法向量dir2=[C(1) C(2) -1];%计算两个向量的夹角ang = sum(dir1.*dir2) / (sqrt(dir1(1)^2 +dir2(1)^2) + sqrt(dir1(2)^2 +dir2(2)^2)+sqrt(dir1(3)^2 +dir2(3)^2) );%根据夹角判断法向量正确的指向flag = acos(ang);dis = norm(dir1);if flag<0dis = -dis;end%画出当前点的表面法向量t=(0:dis/100:dis)';x = p_cur(1) + C(1)*t;y = p_cur(2) + C(2)*t;z = p_cur(3) + (-1)*t;normE =[normE;x y z];i
end
pcshowpair(pc,pointCloud(normE));

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