3D点云法向量估计(最小二乘拟合平面)

1、点云法向量估计的主要思路是对K-近邻的N个点进行平面拟合（平面过N点重心），平面法向量即为所求； 2、最小二乘拟合可以转换为求协方差矩阵最小特征值对应的特征向量（SVD分解）；此种解法对数据噪声有很强的鲁棒性，关键点在于要对数据去中心化处理，将坐标原点移动到数据重心。 3、最后根据特征点P到重心Oi形成的向量与法向量的点乘来判断法向量正负，f(p) < 0为负，f(p) > 0为正 4、代码撰

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