Open3D点云配准——ICP算法详解与实现

点云配准是计算机视觉和三维重建领域的重要任务，它的目标是找到两个或多个点云之间的几何变换，使它们在空间中对齐。在本文中，我们将重点介绍一种常用的点云配准算法——迭代最近点（Iterative Closest Point，简称ICP）算法，并使用Open3D库进行实现。

ICP算法的基本思想是通过迭代的方式不断优化一个初始的刚体变换矩阵，以最小化两个点云之间的距离。它的核心步骤包括选择匹配点对、计算刚体变换、更新匹配点对和重复迭代直到收敛。

首先，我们需要导入Open3D库以及其他必要的库：

import open3d as o3d
import numpy as np

接下来，我们加载两个待配准的点云，并可视化它们：

# 加载点云
source = o3d.io.read_point_cloud