传统随机抽样一致性（RANSAC）算法只能进行粗配准, 且配准效率低。针对该问题提出一种改进的RANSAC快速点云配准算法。该算法将内部形态描述子算法和快速点特征直方图(FPFH)算法相结合, 得到特征描述子, 然后采用预估计和三维栅格分割法改进RANSAC算法, 最后与传统配准算法采样一致性初始配准算法进行比较。实验结果表明, 本文算法能快速精确地剔除误匹配点, 进行仿射变换矩阵求解, 无需二次配准。本文算法相较于传统配准算法有很大优势, 在大规模三维点云配准中具有很好的稳健性, 并且在保证精度的同时可大幅提高配准效率。

代码实是在vs2017配置的PCL1.9.0环境下运行成功的，用来获得三维点云的FPFH特征。运行没有问题。

用于三维点云的显示处理，输入点云后即可显示，并可调整比列

读取文件根据三维坐标显示点云数据并可进行放大、缩小、旋转一定等简单的交互操作

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB 三维点云重建 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 基于MATLAB编程实现三维点云的重建（sfm），包含完整代码和注释，非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

图像拼接问题，不同坐标系下三维点的匹配，利用距离不变的性质

三维典型Bunny,dragon点云数据文件，正确打开即可使用

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常见的三维点云数据，已经整理数据格式.rar

深度相机获取的三维点云数据，可以用于机器人环境建模。