凹包提取算法：基于角网的点云凹包计算

凹包提取是点云处理中的重要任务之一，它可以用于物体表面重建、形状分析和三维场景理解等应用。角网算法是一种常用的凹包提取方法，通过构建角网并计算角度信息，能够有效地识别点云中的凹包结构。本文将介绍角网算法的原理，并提供相应的源代码实现。

算法原理

角网算法的基本思想是通过连接点云中的三角形面片来构建一个三角网格，然后根据角度信息判断每个面片是否属于凹包。具体步骤如下：

1. 输入：点云数据集P，包含N个点的三维坐标信息。
2. 构建三角形：根据点云数据集P，使用三角剖分算法（如Delaunay三角剖分）构建三角形网格。得到M个三角形面片。
3. 计算角度：对于每个三角形面片，计算其内角度。可以通过计算三个顶点形成的两条边之间的夹角来获得角度信息。
4. 判断凹包：对于每个三角形面片，如果其内角度大于某个阈值（通常为180度），则认为该面片属于凹包，否则认为该面片属于凸包。
5. 输出凹包：将所有属于凹包的面片输出作为凹包的结果。

源代码实现

下面是使用Python语言实现角网算法的源代码：

import numpy as np
from scipy.spatial