注释代码 PCA：计算主方向 EigenVector4f centroid; 质心 pclcompute3DCentroidcloud84 centroid; 齐次坐标c0c1c21 EigenMatrix3f covariance; computeCovarianceMatrixNormalizedcloud84 centroid covariance; 计算归一化协方差矩阵

这段代码的作用是计算点云数据的主方向。

首先，计算点云数据的质心centroid。质心是点云数据中所有点的平均坐标值。

然后，计算点云数据的归一化协方差矩阵covariance。协方差矩阵描述了点云数据中各个维度之间的关系。

接下来，使用SelfAdjointEigenSolver类计算协方差矩阵的特征向量eigen_vectors。特征向量表示协方差矩阵的主方向，即数据的主要变化方向。

最后，通过将特征向量的第一个和第二个列向量叉乘，得到第三个列向量，确保三个特征向量之间正交。这样可以保证主方向是一个完整的坐标系。

注意：代码中的*cloud84表示一个点云数据对象，computeCovarianceMatrixNormalized是一个计算归一化协方差矩阵的函数。