iterative_closest_point_2d 受启发 #usage像这样打电话， ret = icp ( d1 , d2 ) 。 d1, d2是2d点的numpy数组。 返回值ret是具有2行3列的转换矩阵。 icp估算旋转，移动，缩放（分别x和y）转换。

icp 关于使用Python的迭代最近点的教程 此处已实现以下内容： 使用最小二乘法和高斯-牛顿法已经完成了基本点到平面的匹配 仅使用高斯-牛顿进行点对点匹配 所有重要的代码段都在basicICP.py中。 主要功能是： icp_point_to_plane icp_point_to_point_lm icp_point_to_plane_lm Transformation.py已用于使点云变形，以便我们可以验证基于ICP的注册。 我们只有一组点云及其对应的法线向量作为输入。 那是使用distance.py变形的。 然后将其注册到basicICP.py。 这为我们提供了一种验证ICP结果的简便方法。 transformations.py已经从采取 basicICP.py中给出了如何使用代码的示例 fileOriginal = '/icp/data/original.xyz

icp（迭代最近点）算法的基本原理的简单介绍原理

三维点集配准问题是计算机技术中的一个极其重要的问题，作为解决三维点集配准问题的一个应用较为广泛的算法，ICP算法得到了研究者的关注，本文以一种全新的思路从配准元素的选择、配准策略的确定和误差函数的求解等3个方面对三维点集配准的ICP算法的各种改进和优化进行了分类和总结。

非刚性ICP：非刚性迭代最近点，nricp

ICP 算法将两个点云作为输入并返回刚性变换（旋转矩阵 R 和平移向量 T），以最好地对齐点云。 例子： [R,T] = ICP(q,p,10); 使用算法的 10 次迭代将 p 的点与点 q 对齐。 然后使用转换应用R*p + repmat(T,1,length(p)); 该文件实现了点对点和点对平面以及一些其他功能，例如外推、加权函数、边缘点拒绝等。 有关 ICP 算法和实现的变体的介绍性文本，请参阅http://www2.imm.dtu.dk/~jakw/publications/bscthesis.pdf Hans Martin Kjer & Jakob Wilm -- PET 运动校正的表面配准算法评估

按下空格键进行一次迭代，清晰明了地看出迭代最近点ICP算法的每一步计算。

为了解决部分对应点集之间的刚体配准问题,本文提出了一种基于粒子滤波的刚体配准算法.该方法将部分对应点集配准问题转化成相应的状态估计问题,通过采用基于配准误差驱动的运动模型及设计基于迭代最近点原理的观测模型,从而提出了基于粒子滤波的配准算法解决部分对应点集的刚体配准问题.实验结果验证了本文所提出算法的有效性.

matlab icp源码基于MCC的ICP算法的Matlab代码 这是基于MCC的ICP算法（CICP）及其变体的源代码。 这里提供了与代码相关的论文： 使用迭代最近算法和相关熵的精确二维点集配准 基于点对应和相关熵的鲁棒刚性配准算法 使用点到平面距离和相关熵进行基于激光雷达的定位的精确点集配准

ICP实施 此任务的主要任务是从初始重叠区域开始，尽可能使两个3D几何图形对齐。 一种获得良好结果的广泛使用的算法称为“迭代最近点”（ICP）。 该算法输出由旋转矩阵和平移矢量形成的刚性变换作为输出。 这是为了解决最小化问题而完成的，其中最小化的误差定义如下： 其中p_i是我们要尝试保留的点，而q_i是参考点。 此外，R是我们要查找的旋转矩阵，而t是平移矢量。 当我们想计算最接近的点以匹配两次扫描时，而不是强行强制进行具有O（n ^ 2）复杂度的计算时，可以通过使用将点存储在其中的KD-tree数据结构来大大提高速度基于它们在空间中位置的树。 请注意，K表示点所在的维数，在这种情况下，我们有3D树。 因此，最近邻居搜索的时间复杂度下降为O（log（n））。 ICP的改进 二次抽样 一个非常直接的改进是尝试不使用两次扫描中的所有点。 有两种方法可以正确地对两个扫描进行二次采样，特别是一