python点云数据归一化

### 实现点云数据的归一化

对于点云数据而言，归一化的目的是将所有的点投影到一个特定范围内，通常这个范围是单位立方体（边长为1）。这有助于提高后续处理步骤中的数值稳定性以及算法效率。下面给出了一种基于最小最大缩放法(min-max scaling)来实现点云数据归一化的Python代码示例：

import numpy as np

def normalize_point_cloud(points):
    """
    对输入的三维点云数据执行min-max标准化.
    
    参数:
        points (numpy.ndarray): 输入的原始点云数据, 形状应为(N, 3), N表示点的数量
    
    返回:
        normalized_points (numpy.ndarray): 经过归一化之后的新点集
    """

    min_vals = np.min(points, axis=0)  # 计算每维坐标的最小值
    max_vals = np.max(points, axis=0)  # 计算每维坐标的最大值
    ranges = max_vals - min_vals       # 各维度坐标的变化范围

    shifted_points = points - min_vals     # 将所有点沿各轴平移到原点附近
    scaled_points = shifted_points / ranges # 缩放到[0, 1]区间内

    return scaled_points                   # 输出归一化后的点云数据

此函数接受一个形状为 `(N, 3)` 的 NumPy 数组作为参数 `points` ，其中每一行代表空间中的单个点位置；返回的结果同样是具有相同结构但是经过了归一化操作的数据。

为了确保点云能够被正确地映射至 `[0, 1]^3` 这样的标准区域内，上述过程先通过减去各自维度下的最小值得到了相对于新零点的位置变化量(shifted)，再除以对应的最大跨度(ranges)从而完成最终的比例转换(scaled)[^1]。