本文介绍了在PCL库中利用点云的法向量夹角来提取特征点的方法，该方法有助于理解点云的结构和形状。通过计算点云点的法向量间夹角，可以识别曲率变化区域，提取特征点。示例代码展示了如何使用PCL进行法向量夹角特征点提取，并提到可以通过调整参数优化结果。
点云特征点提取是计算机视觉和三维几何处理领域中的重要任务之一。通过提取点云中的特征点，我们可以获得有关点云结构和形状的重要信息。在PCL（Point Cloud Library）中，有多种方法可以用于点云特征点提取，其中一种常用的方法是基于法向量夹角的特征点提取。
法向量夹角特征点提取是一种基于点云的法向量之间夹角的方法。在点云中，每个点都有一个法向量，它表示了该点周围的曲面方向。通过计算点云中每个点的法向量之间的夹角，我们可以识别出具有不同曲率和法向量变化的区域，从而提取出特征点。
下面是使用PCL进行基于法向量夹角的点云特征点提取的示例代码：
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
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