点云粗配准：使用FPFH特征实现

点云配准是计算机视觉和几何处理中的一个重要任务，它旨在将多个点云数据集对齐，以便进行后续的分析和处理。在本文中，我们将介绍如何使用FPFH（Fast Point Feature Histograms）特征来实现点云的粗配准，并提供相应的源代码。

FPFH特征是一种高效的点云描述符，它结合了点的位置和法线信息，能够捕捉点云的局部几何特征。通过计算每个点的FPFH特征，我们可以建立点之间的相似性关系，从而实现点云的配准。

以下是使用MATLAB实现点云粗配准的步骤：

步骤1：加载点云数据
首先，我们需要加载待配准的点云数据。假设我们有两个点云数据集，分别是source点云和target点云。可以使用MATLAB中的pcdread函数加载点云数据，并将其转换为pointCloud对象。代码示例如下：

source = pcread('source.pcd')