pcl 计算法向量 compute(*cloud_normals);计算效率很慢

计算点云法向量确实是一个计算量较大的任务，因此计算效率会受到影响。以下是一些可能提高计算效率的方法：

1. 减少点云数据量。可以使用下采样等技术，将点云数据量减少到合理的范围内。

2. 调整计算参数。pcl中的计算法向量的函数有很多参数可以调整，例如点云采样密度、计算半径等，可以根据实际情况进行调整以提高计算效率。

3. 使用更高效的算法。pcl中有很多计算法向量的算法可供选择，例如Integral Images和Moving Least Squares等，可以根据实际情况选择更高效的算法。

4. 并行计算。可以使用多线程或GPU等技术，将计算任务并行化，提高计算效率。

5. 使用硬件加速。一些计算法向量的算法可以使用GPU进行硬件加速，可以大大提高计算效率。

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pcl 计算20万个点的法向量 compute(*cloud_normals);计算效率很慢

计算点云法向量需要较大的计算量，特别是点云数量较大时会更明显。以下是一些可能提高计算效率的方法：

1. 降低点云数量：可以通过下采样或者滤波等方式减少点云数量，从而降低计算复杂度。

2. 调整参数：pcl::NormalEstimation 类有多个参数，如 kSearch 和 radiusSearch 等，可以根据实际情况进行调整，以达到更好的计算效率。

3. 多线程：可以使用 OpenMP 等多线程库来实现多线程计算，从而提高计算效率。

4. GPU 加速：可以使用 PCL 中的 GPU 模块或者其他的 GPU 库来实现 GPU 加速，从而进一步提高计算效率。

5. 使用其他算法：除了 pcl::NormalEstimation，还有其他的计算法向量的算法，如基于深度学习的算法等，可以尝试使用不同的算法来提高计算效率。

pcl 计算20万个点的法向量 compute(*cloud_normals);大概要多久

这个问题的计算时间取决于计算机的配置、点云数据的复杂度以及所使用的算法。对于一个普通的计算机和一般的点云数据，计算20万个点的法向量通常只需要几秒钟到几分钟不等。

但是，如果您的点云数据非常复杂，例如包含大量的噪点、采样密度不均匀等等，那么计算时间可能会更长。此外，如果您使用的是复杂的算法，例如迭代最近点算法（Iterative Closest Point，ICP）或高斯曲率计算算法，计算时间也会更长。

因此，您可以根据您的具体情况来评估计算时间，或者通过实际运行程序来测试计算时间。