PCL 密集数据表面法线估计（Feature_LinearLeastSquaresNormalEstimation）

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注意：本方法不会计算所有点云点的法向量，适用于较密集的点云，只计算除部分具有代表性的法向量，加快计算速度（但不可避免会影响结果准确性）！！！

1.原理

使用基于一阶泰勒近似的最小二乘估计对密集数据进行表面法线估计。

（1）遍历点云，生成点云窗口（即遍历点云中的每个点，分别获取其一定范围内的邻域点，作为一个窗口）

（2）对于每个点云点P，及其邻域点，使用一阶泰勒近似的最小二乘估计一个平面，方程式可近似写为：

（3）通过计算该平面的法向量，得到这一块点云的法向量。

（4）窗口不断平移，计算所有窗口的点云法向量。作为最终结果。

2.使用场景

该方法适用于点云较密集的