点云曲率计算的matlab代码

以下是一份计算点云曲率的MATLAB代码，使用了最小二乘拟合法：

function [curvature, normal] = compute_curvature(points)

% 计算点云曲率和法向量

% points: Nx3的点云坐标矩阵

% curvature: Nx1的点云曲率向量

% normal: Nx3的法向量矩阵

n = size(points, 1);

curvature = zeros(n, 1);

normal = zeros(n, 3);

for i = 1:n

    % 找到点i的k近邻点

    k = 20;

    [indices, distances] = knnsearch(points, points(i,:), 'k', k);

    

    % 计算点i的最佳拟合平面

    P = points(indices,:);

    centroid = mean(P);

    P = P - centroid;

    [U, ~, ~] = svd(P, 0);

    plane_normal = U(:,3);

    

    % 计算点i到最佳拟合平面的距离

    delta = P * plane_normal;

    

    % 拟合曲率

    M = [P(:,1).^2, P(:,1).*P(:,2), P(:,2).^2, P(:,1).*P(:,3), P(:,2).*P(:,3)];

    [U, S, V] = svd(M, 0);

    C = V(:,1);

    if C(1) > 0

        C = -C;

    end

    

    % 计算曲率和法向量

    curvature(i) = 2 * C' * [1, centroid']';

    normal(i,:) = plane_normal';

end

end

该代码使用最小二乘法拟合每个点周围的二次曲面，并从曲面拟合结果中计算曲率和法向量。该方法的缺点是需要指定k值，即每个点周围的邻居数量，这可能会影响曲率计算的准确性。