1、點雲法向量估計的主要思路是對k-近鄰的n個點進行平面擬合（平面過n點重心），平面法向量即為所求；
2、最小二乘擬合可以轉換為求協方差矩陣最小特徵值對應的特徵向量（svd分解）；此種解法對資料雜訊有很強的魯棒性，關鍵點在於要對資料去中心化處理，將座標原點移動到資料重心。
3、最後根據特徵點p到重心oi形成的向量與法向量的點乘來判斷法向量正負，f(p) < 0為負，f(p) > 0為正
4、**撰寫很簡單，參考文章裡面有，可以搬運。svd可以呼叫eigen或者opencv。
3D 24 PCA點雲法向量估計
點雲法向量的估計在很多場景都會用到，比如icp配準，以及曲面重建。基於pca的點雲法向量估計，其實是從最小二乘法推導出來的。假設我們要估計某一點的法向量，我們需要通過利用該點的近鄰點估計出乙個平面，然後我們就能計算出該點的法向量。或者可以這麼說，通過最小化乙個目標函式 要求的引數為法向量 使得該點與...
關於3D點雲濾波
點雲是三維離散資料，影象是二維稠密矩陣。資料型別的不同決定了其處理方式的差異，但濾波的基本原理和目的有相同之處 利用資料的低頻特性剔除離群資料，並進行資料平滑或提取特定頻段特徵。點雲濾波包括剔除離群點，擬合區域性平面，方法分別有ransac與3d擬合。影象濾波側重於糾正雜訊點 如中值濾波 並平滑影象...
最小二乘法平面方程擬合計算, 點雲法向量估算
設有n個資料點pi xi,yi,zi 假設平面方程為 a x b y c z d 0,其中a b c d為待定係數a b c不能同時為0.顯然,a x b y c z d 0與 k a x k b y k c z k d 0 k 0 表示同乙個平面.故,如d不為0,可通過把方程兩邊同除以d,把常數項...