简单的icp配准方法，python写的，只能实现简单的配准，用于做对比试验。简单的icp配准方法，python写的，只能实现简单的配准，用于做对比试验。

点云配准NDT算法测试数据，可以查看我的博客进行理解并使用代码进行测试。

针对现有迭代最邻近点(ICP)算法在点云数据配准过程中查找对应最近点速度缓慢、配准效率低的问题,提出一种采用点云重心距离进行边界检测的点云数据配准新算法.该算法首先运用主成分分析法进行点云数据粗配准,获得良好点云姿态;其次,采用点云重心距离特征进行边界检测并提取待配准点云边界;在此基础上,利用K-D树在两点云边界中查找对应最近点对,并通过单位四元数法进行坐标转换,求得平移矩阵及旋转矩阵,从而实现快速、精确的点云数据配准.实验结果表明:与经典ICP算法、现有改进ICP算法相比,本文中点云边界特征点的提取简单快速,极大简化了配准点集,简化率达到2.24%,改进方法的配准效率提高了25.8%.本文算法在保证精度基础上有效提高了配准效率,适用于数据量较大的点云数据配准.

利用PCL开源库编写代码NDT+ICP算法实现点云高精度配准，包括粗配准+精配准，并计算配准误差！基于PCL库版本1.9！

Probreg is a library that implements point cloud registration algorithms with probablistic model. The point set registration algorithms using stochastic model are more robust than ICP(Iterative Closest Point). This package implements several algorithms using stochastic models and provides a simple interface with . Core features Open3D interface Rigid and non-rigid transformation Algorithms Maximum

斯坦福兔子（两个角度）和房间的点云的pcd文件

点云配准代码，直接用ICP算法进行配准，精度不够，可以作为学习使用，用到的是VTK的库，C++的代码实现

点云配准算法四点法代码，需要读取pcd文件，如果要读取ply文件需要自己改代码，或者将ply文件转换为pcd文件

点云配准算法FPFH代码，可读取pcd文件，如果要读取ply文件需要自己改代码，或者将ply文件转换为pcd

几个点云配准的算法：点云配准PFH、FPFH、icp、NDT、3Dsc：粗配准算法，并计算出误差 几个点云配准的算法：点云配准PFH、FPFH、icp、NDT、3Dsc：粗配准算法，并计算出误差