[人工智能]点云统一法线方向

大致思路：定义起始种子点后通过当前点k邻域搜索最邻近点，调整邻近点法线朝向与当前种子点法线朝向同向，然后传播出去。
具体实现：（1）用vector模拟两个栈points和normals，存放点云的点和法线。首先将初始种子点压入这两个栈。
（2）设置一个和点云点数相同大小的flags用来标记点云中的点是否被生长过，并将初始种子点的标志位置为true。
（3）建立点云的kd树。
（4）分别从points和normals弹出最后一个值作为当前种子点，计算该点对应的法线，并求出其k邻域点。
（5）遍历该点的k邻域点，若该点未被标记过，判断该点与当前种子点法线朝向是否同向，如果反向则翻转法线方向。将该点压入栈中并将该点的标志位置为true。
（6）返回（4），直到栈为空。

/**
* @brief normal_flip   法线方向翻转
* @param cloud         点云
* @param cloud_normals 点云法线
* @param seed_index    种子点索引
*/
void normal_flip(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud, pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr& cloud_normals, int seed_index)
{
	std::vector<pcl::PointXYZ> points;
	std::vector<pcl::Normal> normals;
	points.push_back(cloud->points[seed_index]);
	normals.push_back(cloud_normals->points[seed_index]);

	std::vector<int> flags(cloud->size(), 0);   //用来标记点云中的点是否被生长过
	flags[seed_index] = 1;

	pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ> kdtree;
	kdtree.setInputCloud(cloud);
	int K = 20;
	std::vector<int> pointsIdx(K);          //索引
	std::vector<float> pointsDistance(K);   //距离

	while (!normals.empty())
	{
		pcl::PointXYZ seed_point = points.back();   //种子点
		pcl::Normal seed_normal = normals.back();   //种子点法线
		points.pop_back();
		normals.pop_back();

		Eigen::Vector3f v1(seed_normal.normal_x, seed_normal.normal_y, seed_normal.normal_z);

		kdtree.nearestKSearch(seed_point, K, pointsIdx, pointsDistance);    //k近邻搜索

		for (size_t i = 0; i < pointsIdx.size(); i++)
		{
			if (flags[pointsIdx[i]] == 0)   //如果该点没有被生长到
			{
				Eigen::Vector3f	v2(cloud_normals->points[pointsIdx[i]].normal_x,
					cloud_normals->points[pointsIdx[i]].normal_y,
					cloud_normals->points[pointsIdx[i]].normal_z);

				if (v1.dot(v2) < 0) //如果该点法线方向与种子点法线方向相反（夹角为钝角），则翻转法线方向
				{
					cloud_normals->points[pointsIdx[i]].normal_x *= -1;
					cloud_normals->points[pointsIdx[i]].normal_y *= -1;
					cloud_normals->points[pointsIdx[i]].normal_z *= -1;
				}
				points.push_back(cloud->points[pointsIdx[i]]);
				normals.push_back(cloud_normals->points[pointsIdx[i]]);
				flags[pointsIdx[i]] = 1;    //标记该点已经被生长过
			}
		}
	}

	//pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_flag(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	//pcl::copyPointCloud(*cloud, flags, *cloud_flag);
	//pcl::io::savePCDFile("cloud_flag.pcd", *cloud_flag);
}

效果展示：
pcl法线提取结果（法线朝向有内有外）

统一法线方向结果（法线朝向都朝外侧）

参考：无序点云的法线全局定向