open3d 点云法向量计算

使用Open3D库计算点云的法向量有两种方式：

1. 通过估计法向量

使用estimate_normals函数可以估计点云的法向量。这个函数需要设置一个参数k，表示每个点周围k个最近邻的点用于估计法向量。代码示例：

import open3d as o3d

pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.ply")
pcd.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.1, max_nn=30))
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

2. 通过指定法向量

可以直接通过设置点的法向量来计算。代码示例：

import open3d as o3d
import numpy as np

pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.ply")
normals = np.zeros_like(pcd.points)
for i in range(1, len(pcd.points)-1):
    v1 = np.array(pcd.points[i]) - np.array(pcd.points[i-1])
    v2 = np.array(pcd.points[i+1]) - np.array(pcd.points[i])
    normals[i] = np.cross(v1, v2)

pcd.normals = o3d.utility.Vector3dVector(normals)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

这里通过计算相邻点构成的向量的叉积来计算法向量。注意，这个方法只适用于点云有序的情况。