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Python点云处理（十八）点云地面点提取——基于法向量算法

目录

  • 0 简述
  • 1 算法流程
  • 2 应用领域
  • 3 优缺点
  • 4 算法优化
  • 5 代码实现
  • 6 代码结果

0 简述

基于法向量的点云地面点提取算法主要依靠点云中点的法向量信息来进行分类。地面点通常具有较平坦的表面，即法向量与垂直于地面的方向接近。因此，该算法首先计算每个点的法向量，然后通过判断法向量与指定阈值之间的夹角来区分地面点和非地面点。

点云法向量是表示点云表面方向的向量，可以用于描述点云的几何特征。法向量计算方法有很多种，包括最近邻点法、基于曲线拟合的法向量估计、平面拟合法等。在基于法向量的地面点提取算法中，一种常用的方法是通过点云的最近邻点计算法向量。对于每个点P，通过查找其最近的K个邻居点，利用最小二乘法估计该点的法向量。

1 算法流程

步骤1：数据预处理
对原始点云数据进行降采样和滤波处理，以减少噪声和冗余点的影响。

步骤2：法向量计算

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