点云配准是三维点云信息处理中的重要问题。传统点云配准方法计算量大，不利于实时计算与移动计算。针对传统点云配准方法存在的问题，提出了一种利用卷积神经网络进行点云配准的方法。首先计算点云的深度图像，利用卷积神经网络提取深度图像对的特征差，将深度图像对的特征差作为全连接网络的输入并计算点云配准参数，迭代地执行上述操作直至配准误差小于可接受阈值。实验结果表明，相比传统的点云配准方法，基于卷积神经网络的点云配准方法具有所需计算量小、配准效率高、对噪声点和异常点不敏感的优点。

有各种点云配准的常用方法，包括ICP,Go -icp,cpd,IPFP,,MSTT,TPS-RPM,GOGMA,APM等等

# Matlab 的 Umeyama Shinji Umeyama 在 1991 年提出了一种快速而简单的算法 [1] 来估计点云的旋转和平移以匹配相应的点。 这对于图像配准任务或使用双帧中的测量值校准两个坐标系非常有用。 该论文可以从斯坦福大学下载[2]。 该存储库包含作为 Matlab 函数的算法的直接实现。 它链接在 Mathworks Matlab Central 平台上。 ＃＃ 用法只需将该文件添加到您的 Matlab 路径并使用您的点集以 [3xn] 格式调用它。 请注意，点对应是基于两个点集的顺序； 因此两个矩阵必须具有相同的维度。 输出是一个 [3x3] 旋转矩阵和一个 [3x1] 变换向量： - **[R, t] = umeyama(X, Y)** *将点 Y 与点 X 匹配的变换估计* - **[R, t] = umeyama(X, Y, true)** *相同的输

Open3D彩色点云配准测试数据ColoredICPOpen3D彩色点云配准测试数据ColoredICPOpen3D彩色点云配准测试数据ColoredICPOpen3D彩色点云配准测试数据ColoredICPOpen3D彩色点云配准测试数据ColoredICPOpen3D彩色点云配准测试数据ColoredICPOpen3D彩色点云配准测试数据ColoredICPOpen3D彩色点云配准测试数据ColoredICP

Go-ICP_V1.3.zip

这是我根据cloudcompare官网教程，对拱坝点云进行配准的一个操作步骤，其它项目的配准操作也类似，希望帮助到有需要的铁子

在源点云和目标点云中寻找对应点对，利用不变四点特征获取旋转矩阵。

点云作为一种三维表示方式，得到广泛应用的同时，也产生了对点云处理的诸多挑战。点云配准是其中一项非常值得研究的工作，点云配准旨在将多个点云正确配准到同一个坐标系下，形成更完整的点云。点云配准要应对点云非结构化、不均匀、噪声等的干扰，要以更短的时间消耗达到更高的精度，但是时间消耗和精度往往是矛盾的，但在一定程度上优化是有可能的。点云配准广泛应用于三维重建、参数评估、定位和姿态估计等领域，在自动驾驶、机器人、增强现实等新兴应用上也有点云配准技术的参与。

zed相机的点云数据采集与pcl配准

行业分类-物理装置-多视角点云配准方法、装置以及计算机设备.zip