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对于空间中的这样一组点：大致呈直线分布，散乱分布在直线左右， 我们可采用最小二乘方法拟合直线，更进一步地，可以通过点到直线的投影，最终得到一组严格呈直线分布的点，同时，这个结果也可以验证最小二乘拟合得到的直线参数是否正确，使用下面的代码可以得到
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前面多篇博客都提到过，要善于从官网去熟悉一样东西。API部分详细介绍见 Point Cloud Library (PCL): Module registration 这里博主主要借鉴Tutorial里内容（博主整体都有看完） Introduction — Point Cloud Library 0.0 documentation 接下来主要跑下Registration中的sample例子 一.直接运行下How to use iter
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表面法线是几何表面的重要特性，在许多领域，如计算机图形学应用中被广泛使用，用来应用正确的光源来产生阴影和其他视觉效果。 给定一个几何曲面，通常很容易推断出曲面上某一点的法线方向，作为该点垂直于曲面的矢量。然而，由于我们获得的点云数据集代表了真实
PCL中并没有找到现成的CSF滤波代码，需要我们自己下载并编译，在使用时添加到头文件中调用，才能最终实现CSF编程使用。下面是具体的编译过程： （实际上就是作者给了源代码和CMAKElists的构建文件，我们使用CMake软件转换得到链接库，用于我们自己的代码中） https://githu
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目录 1.原理介绍 2.代码效果 3.源码展示 4.参数调试 5.注意事项
NumPy 转 open3d.PointCloud 参考: https://www.codenong.com/cs106756630/ numpy转open3D需要借助Vector3dVector函数，这样可以直接赋值与open3d.PointCloud.points，具体操作如下，假设(x, y, z)、(n_x, n_y, n_z)、(r, g, b)分别是一个n*3numpy数组(这三者不一定全部需要)，则对于点数，法向量和颜色的转换都可以借
