Open3D：基于法向量夹角的特征点提取与点云处理

点云处理在计算机视觉和机器人领域中扮演着重要的角色，它提供了对三维空间中物体和场景的描述。而特征点提取则是点云处理中的一个基本任务，它能够识别出点云中的显著特征，为后续的点云配准、物体识别和重建等任务提供基础。

Open3D是一个功能强大的开源库，提供了丰富的点云处理工具和算法。在本文中，我们将介绍如何使用Open3D实现基于法向量夹角的特征点提取方法。

首先，我们需要导入Open3D库和其他必要的Python库，并加载点云数据。假设我们已经有了一个点云数据文件，可以使用以下代码加载点云：

import open3d as o3d

# 加载点云数据
point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd")

加载点云数据后，我们可以进行法向量的估计。在Open3D中，可以使用estimate_n