我在一组点云之间运行模型场景匹配，以测试匹配结果。
匹配基于法线和点要素直方图等3D要素。
在我重新采样模型和场景的点云之后，我使用点云库（pcl）的常规估计来计算直方图。
我的问题是，如何在最近邻估计步骤中测试选择不同半径值的准确性。
我需要将这些值用于正常估计，重新采样和直方图，例如杯子/刀/悍马等。
我尝试使用具有不同半径值的pcl visulizer可视化这些对象，并选择哪一个给出正确的法线（就法线方向与表面的垂直方向而言）。
但我认为这种视觉测试是不够的，我想知道是否有一些经验方法来估计最佳半径值。
我会很感激任何建议或帮助，分享你的想法:)
谢谢。
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我认为你应该从地面测试开始：使用网格法线（例如使用CloudCompare）从网格创建点云，然后加载两次：一次使用完整数据（包括法线），一次不使用法线。< / p>
使用要测试的搜索半径重建法线，然后您可以直接将获得的法线与从网格中提取的法线进行比较...