点云配准是将多个点云数据集对齐到公共参考坐标系的关键任务，常用于三维建模、机器人导航等领域。本文探讨了点云配准的基本原理，重点介绍了迭代最近点（ICP）算法，该算法通过最近邻搜索和迭代优化实现点云对齐。虽然ICP对初始对齐敏感，但结合预处理方法可提高准确性和鲁棒性。
点云配准是计算机视觉和三维重建领域中的重要任务，它旨在将多个点云数据集对齐到一个公共参考坐标系中。本文将介绍一种常用的点云配准方法，并提供相关的源代码示例。
点云配准方法的基本原理是通过找到两个或多个点云之间的最佳变换，将它们在空间中对齐。这种配准可以用于多个应用领域，包括三维建模、机器人导航和虚拟现实等。
在点云配准过程中，有两个关键问题需要解决：特征提取和配准优化。特征提取的目标是从点云中提取出具有判别性的特征，用于后续的配准优化过程。配准优化的目标是通过最小化点云之间的距离度量来找到最佳的变换参数。
下面是一个基于最近邻搜索的点云配准算法的示例代码：
import numpy as np
from scipy.spatial import KDTree
def nearest_neighbor(src, dst)</
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