本文介绍了点云曲率计算的重要性和一种基于Matlab的方法。通过估计点云表面法线向量，计算每个点的最近邻点，进而求得曲率。提供的Matlab代码包括点云数据加载、最近邻搜索、法线向量计算和曲率计算，最后通过可视化展示曲率信息。这些曲率值可应用于点云处理的各种任务。
点云曲率计算方法与实现（Matlab）
曲率计算是点云处理中的重要任务之一，它能够提供点云表面的几何特征信息。在本篇文章中，我们将介绍一种常用的点云曲率计算方法，并提供相应的Matlab代码实现。
点云曲率的计算可以通过估计点云表面的法线向量来实现。常见的一种方法是通过计算点云中每个点的最近邻点，并根据最近邻点的法线向量来估计当前点的法线向量。然后，可以使用这些法线向量来计算点云曲率。
以下是一个基于Matlab的点云曲率计算的示例代码：
% 加载点云数据
ptCloud = pcread('point_cloud.ply');
% 设置最近邻搜索的半径
radius = 0.1
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