PCA法提取建筑物点云孔洞边界，matlab代码，使用函数全为matlab内置函数

下面是一个简单的PCA法提取建筑物点云孔洞边界的Matlab代码：

% 读入点云数据
data = load('point_cloud_data.mat');
point_cloud = data.point_cloud;

% 计算点云数据的协方差矩阵
cov_matrix = cov(point_cloud);

% 对协方差矩阵进行特征值分解
[eig_vectors, eig_values] = eig(cov_matrix);

% 将特征向量按照特征值从大到小排序
[~, idx] = sort(diag(eig_values), 'descend');
eig_vectors = eig_vectors(:, idx);

% 取最小的特征向量作为PCA法提取的边界方向
boundary_direction = eig_vectors(:, end);

% 将所有点投影到边界方向上，得到点云数据在边界方向的坐标
boundary_coordinates = point_cloud * boundary_direction;

% 根据边界方向的坐标，找出点云数据的最大和最小值作为边界
boundary_min = min(boundary_coordinates);
boundary_max = max(boundary_coordinates);

% 在原始点云数据中筛选出符合边界的点
boundary_points = point_cloud((boundary_coordinates >= boundary_min) & (boundary_coordinates <= boundary_max), :);

% 可视化结果
scatter3(point_cloud(:,1), point_cloud(:,2), point_cloud(:,3), '.');
hold on;
scatter3(boundary_points(:,1), boundary_points(:,2), boundary_points(:,3), '.');
axis equal;

需要注意的是，这里使用的所有函数都是Matlab内置函数，包括`cov`、`eig`、`sort`等。此外，这里的实现并不是最优的，可能存在一些问题，仅供参考。