PCL 计算点云OBB包围盒——PCA主成分分析法

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一、概述

   点云包围盒（Bounding Box）是描述三维空间中点云数据外边界的最小矩形盒，用于精确描述物体的大小、位置、方向等信息。在处理3D数据时，计算包围盒可以有效地简化碰撞检测、缩放、旋转等几何操作。通过主成分分析（PCA）技术，可以根据点云的主轴方向构建包围盒，使包围盒的方向与物体的几何形状更加接近，从而提高空间占用效率。

1.1 原理

  计算两点云（Point Clouds）之间的最小距离通常是指找到两个点集中所有对应点对中最短的距离。这在计算机视觉、机器学习以及三维几何分析中有应用，比如物体识别、扫描数据处理等。

1.2 实现步骤

  最小包围盒的计算过程大致如下:
1.利用PCA主元分析法获得点云的三个主方向，获取质心，计算协方差，获得协方差矩阵，求取协方差矩阵的