本文介绍了如何利用Point Cloud Library（PCL）计算点云的法向量和表面曲率，这些信息对于特征提取、分割和配准等任务至关重要。文章提供了一段源代码示例，演示了从读取点云数据到计算法向量和曲率的步骤。
PCL 算法：计算点云的法向量与表面曲率
点云是由大量的离散点组成的三维数据集，常用于进行三维重建、物体识别和姿态估计等任务。在点云处理中，计算每个点的法向量和表面曲率是一项重要的任务，可以用于特征提取、分割和配准等应用。
要计算点云的法向量和表面曲率，我们可以使用点云库（Point Cloud Library，PCL）提供的相关算法。下面我们将详细介绍如何使用PCL库计算点云的法向量和表面曲率，并给出相应的源代码。
首先，我们需要引入必要的头文件：
#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
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