Open3D中的RANSAC算法实现点云粗配准

点云配准是三维重建和多视图几何计算中的一个重要任务。在点云场景中，两个或多个点云之间存在着不同的姿态和位置关系，我们需要通过配准算法来找到它们之间的对应关系，以实现点云的对齐、融合等操作。而RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种常用的鲁棒估计方法，可用于解决含有噪声和异常值的数据拟合问题。本文将介绍如何使用Open3D库中的RANSAC算法来实现点云的粗配准。

首先，我们需要导入Open3D库，并加载两个待配准的点云文件。假设我们有文件source.ply和target.ply，分别代表源点云和目标点云。代码如下：

import open3d as o3d

# 加载源点云和目标点云
source = o3d.io.read_point_cloud("source.ply")
target