使用C++编写一个函数：使用最小二乘法对输入点云计算法向量并对其领域内的点也计算法向量

以下是一个使用最小二乘法对输入点云计算法向量并对其领域内的点也计算法向量的C++函数示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <Eigen/Dense>

using namespace std;
using namespace Eigen;

// 计算平面法向量
Vector3d computeNormal(const vector<Vector3d>& points) {
    int n = points.size();
    Vector3d centroid(0, 0, 0);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        centroid += points[i];
    }
    centroid /= n;
    MatrixXd A(n, 3);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        A.row(i) = points[i] - centroid;
    }
    JacobiSVD<MatrixXd> svd(A, ComputeFullV);
    return svd.matrixV().col(2);
}

// 对输入点云计算法向量
vector<Vector3d> computeNormals(const vector<Vector3d>& points, double radius) {
    vector<Vector3d> normals;
    int n = points.size();
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        vector<Vector3d> neighbors;
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if ((points[j] - points[i]).norm() <= radius) {
                neighbors.push_back(points[j]);
            }
        }
        normals.push_back(computeNormal(neighbors));
    }
    return normals;
}

此函数使用Eigen库来计算点云法向量。它接受一个点云向量和一个半径作为输入，并计算每个点周围领域内点的平均法向量。