normalize_normals函数用于计算点云法线向量并对其进行归一化。该操作可以用于许多基于点云的计算机视觉任务，如表面重建、点云配准等。
open3d.geometry.PointCloud.normalize_normals(self, fast_normal_computation=False, max_nn_size=None)
fast_normal_computation：是否使用快速法线计算，默认值为 False。当点云数据较大时，开启快速法线计算可以显著提高计算速度；max_nn_size：用于法线计算的点云领域半径，默认值为 None。如果该参数不为 None，则将使用基于Kd树的最近领域算法计算法线，且该参数设置领域半径的最大值。normalize_normals函数没有返回值，它直接对 open3d.geometry.PointCloud 实例自身进行修改。
这里提供一个使用 normalize_normals 函数的示例：
import open3d as o3d
# 读入点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("cloud.pcd")
# 计算法线并将其归一化
pcd.normalize_normals()
# 可视化结果
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])
normalize_normals 函数之前，通常需要先计算点云的法线向量。Open3D提供了多种法线计算方法，包括基于PCL的算法和基于Eigen的算法。具体用法可以参考 estimate_normals 函数文档；normalize_normals 函数将直接修改 open3d.geometry.PointCloud 实例自身；normalize_normals 函数被调用时，点云数据原有的法线向量将被覆盖。因此，当需要同时使用原有的法线向量和归一化后的法线向量时，需要在计算完归一化的法线向量后，将原有的法线向量存储到其他变量或数据结构中。