????????點云配準本質上是將點云從一個坐標系變換到另一個坐標系。

????????點云配準通常會需要用到兩個點云數據。第一類點云數據稱為原始點云，用S（source）來表示。第二類點云數據稱為目標點云，用T（Target）來表示。

????????點云配準是讓原始點云S在目標點云T的坐標上進行顯示。我們可以通過找到點云中具有相似特征的點云來確定坐標的變換關系。例如，同一個物體的點云同時出現在原始點云和目標點云中，并且在兩個點云中有特征相似的部分點云，根據這些相似的點云信息來計算出變換關系。

????????假設原始點云到目標點云發生的是剛體變換，即原始點云通過旋轉和平移即可得到目標點云。這里的旋轉和平移過程用旋轉變換矩陣R和平移變換矩陣T來表示。我們用P(S)表示原始點云中的點，P(T)表示原始點云在目標點云坐標系中的點。那么這種變換關系可以表示為：

????????因此，點云配準的主要任務是計算出旋轉矩陣R和平移矩陣T。

迭代最近點算法(Iterative Closest Point, ICP)

????????第一步：初始化R、T矩陣，根據R、T矩陣可以得到P(T)，即原始點云在目標點云坐標系下的坐標。

????????第二步：在目標點云中尋找與P(T)最近的點，并且距離小于規定的閾值，這個閾值可以自己定義。

????????第三步：對第二步中匹配到的點計算歐式距離誤差，并且通過最小二乘法來優化R、T矩陣。

????????第四步：將第三步優化后的R、T矩陣帶回第一步中，重新進行迭代，直到迭代滿足要求后，得到最終優化的R、T矩陣。

ICP方法分類

????????ICP方法可分為點到點（PointToPoint）和點到平面（PointToPlane）兩類。

????????PointToPoint：計算P(t)和目標點云T的距離采用點到點之間的距離形式。

????????PointToPlane：計算P(t)中點到目標點云T的點所在平面的距離，這里通常需要用到目標點云的法向量。

python源碼

????????點云配準（二）— python open3d ICP方法_Coding的葉子的博客-CSDN博客點云配準（二）—python open3d ICP方法，含源碼https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124336476

python三維點云研究計劃_Coding的葉子的博客-CSDN博客_3d點云 python將按照以下目錄持續進行更新……點云格式介紹、點云可視化、點云投影、生成鳥瞰圖、生成前視圖、點云配準、點云分割、三維目標檢測、點云重建、深度學習點云算法……https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的点云配准（一）— ICP方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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