PCA法提取建筑物点云孔洞边界，matlab代码，使用函数全为matlab内置函数

好的，以下是使用PCA法提取建筑物点云孔洞边界的matlab代码：

% 加载点云数据
load('point_cloud_data.mat');

% 定义PCA函数
function [eigVecs, eigVals] = myPCA(data)
    % 输入数据为NxD矩阵，其中N是样本数，D是样本维度
    % 输出为DxD矩阵eigVecs，其中每一列是一个主成分，以及D个特征值eigVals
    
    % 将数据进行中心化
    data = data - mean(data, 1);
    
    % 计算协方差矩阵
    covMatrix = cov(data);
    
    % 对协方差矩阵进行特征值分解
    [eigVecs, eigVals] = eig(covMatrix);
    
    % 将特征向量按照对应的特征值从大到小排序
    [~, index] = sort(diag(eigVals), 'descend');
    eigVecs = eigVecs(:, index);
    eigVals = eigVals(index, index);
end

% 切割点云数据
x = point_cloud_data(:, 1);
y = point_cloud_data(:, 2);
z = point_cloud_data(:, 3);

% 对每个点的x,y坐标进行PCA分析
xyData = [x, y];
[eigVecs, eigVals] = myPCA(xyData);

% 取最小特征值对应的特征向量作为法向量
normVec = eigVecs(:, end);

% 定义平面方程
planeEqn = [normVec', -dot(normVec, mean(xyData, 1))];

% 判断每个点是否在平面上
inPlane = abs(planeEqn * [xyData, ones(length(x), 1)]') < 0.05;

% 按照点的距离从近到远排序
dist = sum(xyData.^2, 2);
[~, index] = sort(dist);
inPlane = inPlane(index);

% 找到边缘点
edgePoints = find(diff(inPlane) ~= 0);

% 提取边界
boundaries = [];
startPt = 1;
for i = 1:length(edgePoints)
    if inPlane(edgePoints(i))
        boundaries = [boundaries; [startPt, edgePoints(i)]];
        startPt = edgePoints(i);
    end
end
boundaries = [boundaries; [startPt, length(x)]];

% 将边界点转换为3D坐标系
boundaries = [x(boundaries(:, 2)), y(boundaries(:, 2)), z(boundaries(:, 2))];

% 可视化边界
figure;
scatter3(x, y, z, 10, 'filled');
hold on;
for i = 1:size(boundaries, 1)
    plot3(boundaries(i, 1), boundaries(i, 2), boundaries(i, 3), 'r.', 'MarkerSize', 20);
end

其中，`point_cloud_data`为点云数据，每行为一个点的x、y、z坐标，`normVec`为PCA分析得到的法向量，`inPlane`为每个点是否在平面上的二值化结果，`edgePoints`为边缘点在排序后的下标，`boundaries`为提取出的边界点在3D坐标系中的坐标。你可以根据自己的数据进行相应的修改。