PCA法点云空洞检测，提取出法向量后通过对角度大小的判断是否为边界点，用matlab代码如何实现

以下是基于MATLAB的点云空洞检测PCA法的实现代码：

% 读入点云数据
ptCloud = pcread('pointcloud.ply');

% 提取法向量
normals = pcnormals(ptCloud);

% 设置邻域半径
searchRadius = 0.1;

% 遍历每个点
for i = 1:ptCloud.Count
    % 获取该点的位置和法向量
    pt = ptCloud.Location(i, :);
    normal = normals(i, :);

    % 寻找邻域内的点
    [indices, distances] = findNeighborsInRadius(ptCloud, pt, searchRadius);

    % 如果邻域内的点数大于等于3，则进行PCA分析
    if numel(indices) >= 3
        % 计算协方差矩阵
        covMatrix = cov(ptCloud.Location(indices, :));

        % 计算特征值和特征向量
        [eigVectors, eigValues] = eig(covMatrix);

        % 获取最小特征值对应的特征向量
        [~, index] = min(diag(eigValues));
        axis = eigVectors(:, index)';

        % 计算法向量和最小特征向量的夹角
        angle = atan2(norm(cross(axis, normal)), dot(axis, normal));

        % 如果夹角超过阈值，则认为该点是边界点
        if angle > pi/4
            ptCloud.Color(i, :) = [255, 0, 0];
        end
    end
end

% 显示结果
pcshow(ptCloud);

该代码首先读入点云数据，然后使用`pcnormals`函数提取出每个点的法向量。然后，对于每个点，它会寻找邻域内的点，并计算邻域内点的协方差矩阵和特征值。然后，它会选择最小特征值对应的特征向量，并计算法向量和最小特征向量的夹角。如果夹角超过阈值，则认为该点是边界点，并将其标记为红色。最后，它将结果可视化。

需要注意的是，该代码中的阈值是pi/4，你可以根据自己的实际情况调整该值。此外，该代码中的`findNeighborsInRadius`函数需要使用Computer Vision Toolbox，如果你没有安装该工具箱，则需要自己实现一个寻找邻域内点的函数。