基于matlab内置函数的PCA法检测点云孔洞边界的代码，点云数据比较大

好的，针对点云数据比较大的情况，以下是一份基于matlab内置函数的PCA法检测点云孔洞边界的优化代码，主要使用了kdtree加速和并行计算：

% 读取点云数据
ptCloud = pcread('pointCloud.ply');

% 使用pcsegdist函数分割点云
maxDistance = 0.1;
labels = pcsegdist(ptCloud,maxDistance);

% 使用pcnormals函数计算法向量
normals = pcnormals(ptCloud);

% 构建kdtree
kdtree = KDTreeSearcher(ptCloud.Location);

% 遍历每个点，检查其是否在孔洞边界上
boundaryIdx = false(ptCloud.Count,1);
parfor i = 1:ptCloud.Count
    % 获取当前点的标签和法向量
    label = labels(i);
    normal = normals(i,:)';
    
    % 如果当前点的标签为-1，说明它在孔洞中
    if label == -1
        % 在当前点附近查找最近的一些点，并计算它们的法向量夹角
        searchRadius = 0.05;
        [indices,distances] = rangesearch(kdtree,ptCloud.Location(i,:),searchRadius);
        
        nnNormals = normals(indices{1},:)';
        angles = acosd(abs(dot(repmat(normal,1,numel(indices{1})),nnNormals)));
        
        % 如果最小夹角大于90度，说明当前点在孔洞边界上
        if min(angles) > 90
            boundaryIdx(i) = true;
        end
    end
end

% 将孔洞边界点可视化
figure
pcshow(ptCloud.Location(boundaryIdx,:),[1,0,0],'MarkerSize',50);

需要注意的是，该代码在遍历每个点时使用了并行计算，可以有效加快运行速度。另外，使用kdtree可以加速最近邻搜索，提高计算效率。如果点云数据仍然较大，可以考虑进行数据降采样等处理以提高运行效率。