法线估计算法

法线估计算法：这些算法估计点云数据中每个点的表面法线以捕获局部表面几何形状。

激光雷达点云法线估计算法的应用

激光雷达（Light Detection and Ranging）点云法线估计算法被广泛应用于3D建模、机器人技术、自动驾驶和增强现实等多种领域。该算法分析点云数据的几何属性，以估计每个点的表面法线。这些信息可用于检测表面方向和曲率，在对象识别、分类和分割中非常有帮助。此外，法线估计可以帮助识别边缘和角落等特征，在对象跟踪和运动规划中非常重要。总体而言，激光雷达点云法线估计算法在许多需要对3D数据进行精确高效分析的计算机视觉应用中发挥着关键作用。

10个激光雷达点云法线估计库及其下载URL和简要描述：

1. Point Cloud Library 点云库(PCL)
下载链接: https://pointclouds.org/downloads/
说明: PCL是一个流行的开源库，用于处理点云数据。它提供了各种针对性的算法，包括点云过滤、分割、配准、特征提取和法线估计。PCL支持各种3D传感器，包括激光雷达、Kinect和立体相机。

2. Open3D
下载链接: http://www.open3d.org/docs/release/getting_started.html
说明: Open3D是一个用于3D数据处理的开源库，包括点云可视化、配准和法线估计。它为开发人员提供了简单直观的API，可以快速构建3D应用程序。Open3D支持多种3D传感器，包括激光雷达和RGB-D相机。

3. CGAL

下载链接: https://www.cgal.org/download.html
说明: CGAL是一个计算几何库，为 2D 和 3D 几何处理提供了广泛的算法。它包含多个用于点云处理的模块，如点集处理、网格生成以及法线估计等。CGAL支持多种点云输入格式, 包括PLY、XYZ 和 LAS。

4. libpointmatcher
下载地址：https://github.com/ethz-asl/libpointmatcher
说明：libpointmatcher 是一个用于点云配准和匹配的库。 它为构建配准管道提供了一个模块化和可扩展的框架，包括用于特征提取、异常值剔除和法线估计的模块。 libpointmatcher 支持多种点云格式，包括 PLY 和 LAS。

5. OctoMap
下载地址：https://octomap.github.io/
说明：OctoMap 是一个用于 3D测绘和勘探的开源库。 它基于八叉树数据结构提供了环境的概率表示。OctoMap 包括几个用于点云处理的模块，例如过滤、分割和法线估计。 它支持各种点云输入格式，包括 PCD 和 XYZ。

6.Fast Global Registration（FGR）快速全局配准
下载地址：https://github.com/intellhave/FastGlobalRegistration
说明：FGR （快速全局配准）是一种快速且稳健的全局点云配准方法。它使用基于特征的方法来估计两个点云之间的刚性变换。FGR 包括一个用于法线估计的模块，用于计算特征。 它支持多种点云输入格式，包括 PLY、XYZ 和 LAS。
7.VTK
下载地址：https://vtk.org/download/
说明：VTK 是一个功能强大的开源库，用于 3D 可视化、处理和分析。它为点云处理提供了多种算法，例如过滤、分割和法线估计。VTK 支持多种点云输入格式，包括 PLY 和 LAS。

8. CloudCompare
下载地址：https://www.cloudcompare.org/doc/wiki/index.php?title=Main_Page
说明：CloudCompare是一款开源的3D点云处理软件。它提供了一个用户友好的界面，用于可视化、编辑和分析点云。CloudCompare 包括几个用于点云处理的模块，例如过滤、配准和法线估计。它支持各种点云输入格式，包括 PLY、XYZ 和 LAS。

9. PCL-Surface
下载地址：https://pointclouds.org/documentation/tutorials/greedy_projection.html
说明：PCL-Surface 是 PCL 库的一个模块，提供从点云重建表面的算法。

10. S2P
下载地址：https://github.com/dpernes/surface2points
说明：S2P 是一个使用 3D 打印进行拓扑优化的开源库。 它包括几种用于点云处理和法线估计的算法。