思路还是很容易想到的：
1.首先使用KD树寻找当前点邻域的N个点，这里取了10个，直接调用了vlfeat。
2.用最小二乘估计当前邻域点组成的平面，得到法向量。
3.根据当前邻域点平均值确定邻域质心，通常质心会在弯曲表面的内部，反方向即为法线方向。
vlfeat在这里下载，配置参考这里，rabbit.pcd下载地址
处理效果如下：
原始点云：
点云表面法向量，做了降采样处理：
兔子果断变刺猬。
matlab代码如下：
clear all; close all; clc; warning off; pc = pcread('rabbit.pcd'); pc=pcdownsample(pc,'random',0.3); %0.3倍降采样 pcshow(pc); pc_point = pc.Location'; %得到点云数据 kdtree = vl_kdtreebuild(pc_point); %使用vlfeat建立kdtree normE=[]; for i=1:length(pc_point) p_cur = pc_point(:,i); [index, distance] = vl_kdtreequery(kdtree, pc_point, p_cur, 'NumNeighbors', 10); %寻找当前点最近的10个点 p_neighbour = pc_point(:,index)'; p_cent = mean(p_neighbour); %得到局部点云平均值，便于计算法向量长度和方向 %最小二乘估计平面 X=p_neighbour(:,1); Y=p_neighbour(:,2); Z=p_neighbour(:,3); XX=[X Y ones(length(index),1)]; YY=Z; %得到平面法向量 C=(XX'*XX)\XX'*YY; %局部平面指向局部质心的向量 dir1 = p_cent-p_cur'; %局部平面法向量 dir2=[C(1) C(2) -1]; %计算两个向量的夹角 ang = sum(dir1.*dir2) / (sqrt(dir1(1)^2 +dir2(1)^2) + sqrt(dir1(2)^2 +dir2(2)^2)+sqrt(dir1(3)^2 +dir2(3)^2) ); %根据夹角判断法向量正确的指向 flag = acos(ang); dis = norm(dir1); if flag<0 dis = -dis; end %画出当前点的表面法向量 t=(0:dis/100:dis)'; x = p_cur(1) + C(1)*t; y = p_cur(2) + C(2)*t; z = p_cur(3) + (-1)*t; normE =[normE;x y z]; i end pcshowpair(pc,pointCloud(normE));
