本文介绍了如何利用Point Cloud Library（PCL）进行多幅点云配准，重点讲解了使用迭代最近点（ICP）算法的步骤和示例代码，包括加载点云数据、设置ICP参数、执行配准和判断收敛等关键操作。
点云配准是计算机视觉领域中重要的任务之一，它旨在将多个点云数据集对齐，以便进行后续分析和处理。在本文中，我们将介绍如何使用点云库（Point Cloud Library，PCL）进行多幅点云配准，并提供相应的源代码示例。
PCL是一个功能强大的开源点云处理库，提供了各种点云处理算法和工具。在PCL中，点云配准可以通过使用不同的算法和策略来实现，例如最小二乘法（Least Squares），迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）等。
下面是一个使用PCL进行多幅点云配准的示例代码：
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
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