使用主成分分析（PCA）计算点云法向量的方法

使用主成分分析（PCA）计算点云法向量的方法

点云是由大量离散点组成的三维数据集合，用于表示物体的形状或表面。在许多计算机图形学和计算机视觉应用中，点云法向量是一项重要的属性，用于描述点云表面在每个点处的朝向。本文将介绍如何使用主成分分析（PCA）来计算点云的法向量，并提供相应的源代码。

主成分分析是一种常用的数据降维和特征提取方法，可以从高维数据中提取出最主要的特征方向。在点云法向量计算中，我们可以使用PCA来估计点云表面的主要方向，即法向量。

下面是使用CGAL库进行点云法向量计算的示例代码：

#include <iostream>
#include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h>