本文介绍了如何在Matlab中利用计算机视觉工具箱计算点云的平均曲率，包括读取点云数据、计算法线和曲率的步骤，并强调实际应用中可能需要的预处理和后处理操作，以提升曲率估计的准确性。
Matlab 点云平均曲率计算
点云是一个由离散点组成的三维数据集合，它在计算机视觉和计算机图形学中具有广泛的应用。点云数据可以表示三维物体的形状和表面信息。平均曲率是点云数据中一个重要的几何属性，它描述了点的周围区域的曲率平均值，可以用来分析曲面的光滑度和形状特征。
在Matlab中，我们可以使用计算机视觉工具箱（Computer Vision Toolbox）来计算点云的平均曲率。下面是一个示例代码，演示了如何计算点云的平均曲率：
% 读取点云数据
ptCloud = pcread('point_cloud.ply');
% 计算点云表面法线
normals = pcnormals<
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