点云的一致法线计算

python 或 c++ 中是否有一个库能够以一致的方式估计点云的法线？ 以一致的方式，我的意思是法线的方向在表面上全局保留。

例如，当我使用 python open3d 包时：

downpcd.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(
    radius=4, max_nn=300))

我得到的结果不一致，其中一些法线指向内部，而其余的则指向外部。

many thanks

UPDATE: 好消息！

The 切面算法现已在 Open3D 中实现！
The 源代码和文档.

你可以打电话pcd.orient_normals_consistent_tangent_plane(k=15).
And k是 knn 图参数。

原答案：

就像马克说的，如果你的点云来自多个深度图像，那么你可以调用open3d.geometry.orient_normals_towards_camera_location(pcd, camera_loc)在将它们连接在一起之前（假设您使用的是 python 版本Open3D).

但是，如果您没有该信息，您可以使用切面算法：

1. 为您的点云构建 knn-graph。
   图形节点是点。如果一个点是另一个点的 k 最近邻，则两个点相连。
2. Assign weights to the edges in the graph.
   The weight associated with edge (i, j) is computed as 1 - |n_i ⋅ n_j|
3. 生成最小生成树结果图的。
4. 以初始节点为树的根， 以深度优先顺序遍历树，为每个节点分配一个 与其父级的方向一致。

其实上面的算法来自于3.3节Hoppe1992年 SIGGRAPH纸从无组织点重建表面。算法也是开源.

据我所知，该算法不能保证完美的方向，但它应该足够好。