Open3D 点云配准中基于SVD法的对应点集配准
点云配准是计算机视觉和三维重建领域中一个重要的任务，它的目标是找到多个点云之间的相对位姿关系，以便将它们合并或对齐。其中一种常用的方法是使用Singular Value Decomposition（SVD）法来进行对应点集的配准。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Open3D库来实现基于SVD法的对应点集配准，并附上相应的源代码。
首先，我们需要安装Open3D库。可以通过以下命令使用pip进行安装：
pip install open3d
接下来，我们导入所需的库和模块：
import open3d as o3d
import numpy as np
from scipy.linalg import svd
然后，我们加载两个待配准的点云，并进行预处理。在此示例中，我们假设两个点云已经对齐得比较接近。
# 加载点云
source_cloud = o3d