帮我写一段从点云中提取线特征和角特征的python代码

以下是一个简单的从点云中提取线特征和角特征的 Python 代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN

# 生成随机点云数据
points = np.random.rand(100, 2)

# 使用 DBSCAN 算法进行聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=5)
labels = dbscan.fit_predict(points)

# 提取线特征和角特征
lines = []
corners = []
for label in np.unique(labels):
    if label == -1:
        continue
    cluster_points = points[labels == label]
    if len(cluster_points) < 2:
        continue
    # 计算凸包
    hull = np.array([cluster_points[i] for i in
                     np.concatenate((cv2.convexHull(cluster_points, returnPoints=True),
                                     [cv2.convexHull(cluster_points, returnPoints=False)[0]]))])
    # 计算线特征
    for i in range(len(hull) - 1):
        lines.append((hull[i], hull[i + 1]))
    # 计算角特征
    for i in range(len(hull) - 2):
        corners.append((hull[i], hull[i + 1], hull[i + 2]))

这段代码使用了 DBSCAN 算法对点云进行聚类，然后计算每个聚类的凸包，从而提取出线特征和角特征。注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。