本文介绍了如何利用点云库（PCL）的ICP算法来高效地获取重叠点云。通过加载点云数据，进行预处理，运行ICP算法，计算变换矩阵，从而确定点云间的重叠区域。提供的源代码示例展示了整个过程，包括点云的下采样、ICP配准和重叠点云的保存。
在点云处理中，获取重叠点云是一个常见的任务，它能够帮助我们在不同视角或时间段的点云数据中找到共同的部分。本文将介绍一种高效获取重叠点云的方法，并提供相应的源代码示例。
为了实现这个目标，我们将使用点云库（Point Cloud Library，PCL），它是一个功能强大的开源库，用于点云数据的处理和分析。我们将使用PCL中的ICP算法（Iterative Closest Point，迭代最近点算法）来计算点云之间的变换矩阵，从而找到它们之间的重叠区域。
下面是具体步骤：
- 导入必要的库和模块：
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
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