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Matlab计算点云法向量和曲率
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垂直于平面的直线所表示的向量为该平面的法向量。 计算点云法向量，即设定点p属于点云集合pt中的一点，搜索其k邻近个点或者r范围内的点，构成局部平面，计算该平面的法向量。 pcnormals在MATALB2019B中包含了最邻近点计算法向量的function，用法如下 normals = pcnormals(ptCloud); normals = pcnormals(ptCloud,k);k是最邻近点的数量，默认是8。 clear % 加载茶壶的点云 ptCloud = pcread('teapot.ply'); % 计算法向量，6个邻近点 normals = pcnormals(ptCloud); % 读取x x = ptCloud.Location(1:5:end,1); % 读取y y = ptCloud.Location(1:5:end,2); % 读取z z = ptCloud.Location(1:5:end,3); % uvw为法向量的三列 u = normals(1:5:end,1); v = normals(1:5:end,2); w = normals(1:5:end,3); pcshow(ptCloud) hold on % 显示法向量 quiver3(x,y,z,u,v,w); hold off结果如下：
知网中已有很多文献表明怎么做了，博主直接采用了协方差矩阵进行计算，这里就贴代码了 clear % 读取茶壶点云 ptCloud = pcread('teapot.ply'); % 读取xyz a = ptCloud.Location; %vec储存法向量 vec = zeros(size(a)); %q储存曲率 q = zeros(length(a),1); k = 8; % 搜索每个点的最邻近点 neighbors = knnsearch(a(:,1:3),a(:,1:3), 'k', k+1); for i = 1:length(a) curtemp = neighbors(i,2:end); indpoint = a(curtemp,:); % 计算协方差并提取特征 [v, c] = eig(cov(indpoint)); %特征值按照升序排列1 |
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