Python实现点云曲率计算及次曲面拟合

点云是一组离散的三维点，通常用于表示三维物体的表面形状。在许多应用中，我们需要对点云进行分析和处理，例如计算曲率、拟合曲面等。本文将介绍如何使用Python计算点云的曲率，并进行次曲面拟合。

1. 点云曲率计算

曲率是描述曲线或曲面弯曲程度的量度，对于点云而言，曲率可以用来表示点的局部形状特征。在计算点云曲率时，我们需要首先计算每个点的法向量，然后根据邻域点的法向量来估计曲率。

下面是一个计算点云曲率的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KDTree

def compute_normals(point_cloud, k