Python Open3D点云配准 ICP(Iterative Closest Point）
这篇博客将介绍 迭代最近点配准算法(Iterative Closest Point, ICP) 。多年来，它一直是研究和工业中几何注册的支柱。输入是两个点云和一个初始变换，该变换大致将源点云与目标点云对齐。输出是一个精确的变换，它将两个点云紧密对齐。
- 将展示俩种ICP：点对点ICP（PointToPoint）和点对面ICP（PointToPlane）。
- 函数 draw_registration_result 在icp过程中可视化对齐效果。目标点云和源点云分别用青色和黄色绘制。两个点云彼此重叠得越多越紧密，对齐结果越好。
- 函数 evaluate_registration 计算两个主要指标：
- fitness：其测量重叠区域（内部对应的数量/目标中的点的数量），越高越好。
- inlier_rmse，其测量所有inlier对应的rmse相似性，越低越好。
1. 效果图
原始点云黄色 VS 原始点云青色：
初始对齐 Point to Point ICP 匹配74056个点，效果图如下：
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