PCL 计算法向量（MLS)

目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用场景

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 computeNormalsUsingMLS

2.1.2 visualizeMLSNormals

2.2完整代码

三、实现效果

---

PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接：

PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）

---

一、概述

        在点云处理领域，法向量是描述点云表面方向的关键属性之一。移动最小二乘（MLS, Moving Least Squares）法是一种常用的表面拟合算法，通过对局部邻域的平滑处理，得到点云的法向量。相比于其他方法，MLS法能在一定程度上提高点云法向量计算的精度和抗噪能力。

1.1原理

        移动最小二乘算法的基本思想是，在局部邻域内寻找最适合描述表面的函数，然后通过拟合得到该区域的法向量。MLS法会对点云进行表面平