本文介绍了如何利用Open3D库的compute_point_cloud_distance函数计算两个点云之间的最短距离。通过加载ply格式的点云数据，演示了计算过程，并强调了点云匹配的重要性。该功能在3D数据处理和计算机视觉中有广泛应用。
Open3D是一个用于3D数据处理的开源工具库。它提供了许多计算机视觉算法和3D数据处理方法，在点云领域有很多应用。其中，计算最近邻点的距离是非常常见的一种场景。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Open3D库中的compute_point_cloud_distance函数计算从一个点云到另一个点云中每个点的最短距离。
为了演示这个过程，我们需要两个点云文件，这里我们使用两个文件夹中的ply格式点云数据。在运行代码前，请确保您已经安装好了Open3D库，并且已经准备好了两个ply文件。
import open3d as o3d
import numpy as np
# 读取点云
pcd1 = o3d.io.read_point_cloud("path/to/point_cloud_1.ply"
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