cgraumann/umeyama-matlab:使用最小二乘估计（梅山法）的点云配准。-matlab开发

# 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