对于三维构建法，一般包括以下几个步骤：
1. 读入离散点数据
2. 构建Delaunay三角剖分，并计算每个三角形的法向量
3. 对每个点，找到其周围最近的K个三角形，并计算其加权法向量
4. 输出每个点的坐标及其法向量
以下是MATLAB代码示例：
- % 读入离散点数据
- data = load('points.txt');
- % 构建Delaunay三角剖分，并计算每个三角形的法向量
- tri = delaunayTriangulation(data);
- normals = vertexNormal(tri);
- % 对每个点，找到其周围最近的K个三角形，并计算其加权法向量
- K = 10; % 可调整参数，表示选择的最近的K个三角形
- point_normals = zeros(size(data));
- for i = 1:size(data, 1)
- [idx, dist] = nearestNeighbor(tri, data(i, :), K);
- w = 1./dist;
- w_sum = sum(w);
- point_normals(i, :) = sum(normals(idx, :) .* w, 1) / w_sum;
- end
- % 输出每个点的坐标及其法向量
- result = [data point_normals];
- disp(result);
需要注意的是，以上代码中的`points.txt`文件应为一个纯文本文件，每行包含三个数字，分别表示点的x、y、z坐标。
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