点云法向量：点云表面法线估计与应用

近年来，随着三维扫描技术的快速发展，点云成为了重要的三维数据表示形式之一。然而，点云通常以无序的点集形式存储，缺乏额外的几何信息。为了更好地理解和分析点云数据，我们需要从中提取更多的几何特征。而点云法向量作为其中最重要的特征之一，具有广泛的应用价值。

点云法向量是指在每个点上定义的一个与点所处位置相切且长度为1的矢量。它提供了点云表面的方向信息，能够反映点云的局部几何结构，为后续的点云处理任务（如分割、重建和识别）提供重要的先验约束。

点云法向量的计算方式多种多样，下面我们将介绍一种基于最近邻搜索的方法。该方法通过计算每个点的最近邻点对应的协方差矩阵，进而得到法向量的估计。

首先，我们需要加载点云数据。假设点云数据已存储在名为point_cloud的变量中，其中每个点由其坐标(x, y, z)表示。以下是加载点云数据的示例代码：

import numpy as np

point_cloud = np.load('point_cloud.npy')

接下来，我们可以