PCL PCA主成分分析计算点云最小包围盒（Common_PCA）

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注意：本示例为手写计算点云最小包围盒

与PCL自带的计算OBB包围盒的区别为：

本示例（1）适合计算实际的小场景物体的最小包围盒。如【人、树、车子】等；

（2）计算更快；

工作中若需计算点云最小包围盒，一般使用此示例（就算会损失一些精确性）。

前置知识：包围盒及特征向量等、协方差矩阵及PCA主成分分析等

1.原理

通过计算点云的特征值和特征向量，按照特征值和特征向量的相关参数，计算得到最小包围盒的参数值。

（1）计算点云的协方差矩阵，得到特征值和特征向量T。

（2）三个特征向量T1,T2,T3为当前点云的最小包围盒状态下的xyz轴。

按照特征向量T的xyz方向，旋转点云，使点云的XYZ（特征向量的XYZ方向）轴和系统的XYZ（即x(1,0,0)，y(0,1,0)，z(0,0,1)