Python Open3d 实现点云配准：ICP算法

最新推荐文章于 2025-03-26 09:58:28 发布
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文章标签： python 算法 开发语言 点云
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本文介绍了如何使用Python和Open3d库实现点云配准的关键技术——ICP算法。通过安装Open3d库，加载点云数据，设置ICP参数并执行配准，最终展示配准结果，帮助读者掌握点云配准的基本流程。

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点云配准是计算机视觉领域中的关键问题之一，它可以将两个或多个点云对齐，以生成一个更完整、更准确的三维模型。在本教程中，我们将使用Python和Open3d库来实现Iterative Closest Point（ICP）算法，这是一种常用的点云配准方法。

首先，我们需要安装Open3d库。可以通过以下命令使用pip进行安装：

pip install open3d

安装完成后，我们可以开始编写代码了。

import open3d as o3d
import numpy as np

# 加载源点云和目标点云
source = o3d.io.read_point_cloud(
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Python Open3D点云配准点对点，点对面ICP(Iterative Closest Point）
qq_40985985的博客
12-10 4362
这篇博客将介绍 **迭代最近点配准算法(Iterative Closest Point, ICP)** 。多年来，它一直是研究和工业中几何注册的支柱。**输入是两个点云和一个初始变换，该变换大致将源点云与目标点云对齐。输出是一个精确的变换，它将两个点云紧密对齐。** - 将展示俩种ICP变体，点对点ICP（PointToPoint）和点对面ICP（PointToPlane）。
点云配准：基于Python的Open3D库中的ICP方法
YadxFix的博客
09-26 969
本文介绍了如何使用Python中的Open3D库实现基于ICP算法的点云配准。通过加载源点云和目标点云，创建ICP对象并设置相应参数，我们成功将两个点云数据集对齐，并得到了配准结果。通过Open3D库的简洁而强大的接口，点云配准在Python中变得更加容易实现和应用。点云配准是计算机视觉领域的一项重要任务，它用于将多个点云数据集对齐，以便实现特征匹配、三维重建等应用。本文将介绍如何使用Python中的Open3D库实现ICP算法，并提供相应的源代码。希望本文能够对点云配准算法的入门和实践有所帮助。
icp：实现多维最近点迭代方法的Python库
最新发布
gitblog_00642的博客
03-26 547
icp：实现多维最近点迭代方法的Python库 icp iterative closest point 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ic/icp ...
Python-open3d点云配准
微小冷的学习笔记
03-28 4627
ICP, 即Iterative Closest Point, 迭代点算法，是最常用的点云配准算法。
icp点云配准代码python
11-20
简单的icp配准方法，python写的，只能实现简单的配准，用于做对比试验。简单的icp配准方法，python写的，只能实现简单的配准，用于做对比试验。
点云自动ICP配准（附open3d python代码）
三维点云技术探索
11-24 1874
把现有的ICP配准算法集中封装了一下，并且集成了配准之前和之后常用的操作，适配了 numpy 数组。
点云手动 ICP 配准（附open3d python代码）
三维点云技术探索
11-24 1510
常规的配准都会失效，这个时候，可以考虑手动给予配准算法一个初始值，如果点云之间，旋转的角度非常大，或者平移的距离非常远，相当于我们手动把2个点云的映射关系告诉了配准算法。具体做法是手动在两个点云上，选取至少三个点，需要注意的是，三个点的选取不要在一条线上，这三个点在两个点云上表示的位置是一样的，选取的位置在2个点云上尽量做到一致。形成一个大的三角形最好，尽可能距离的远一些，
Open3D 点云配准：ICP算法详解与实现
YadxFix的博客
09-27 942
在本文中，我们将介绍一种常用的点云配准算法——迭代最近点（Iterative Closest Point，简称ICP）算法，并使用 Open3D 库进行实现。通过使用 Open3D 提供的接口，我们可以方便地进行点云配准，并且可以根据需要进行更多的扩展和优化。最近点搜索（Matching）：对于参考点云中的每个点，寻找目标点云中距离最近的点，并建立二者之间的对应关系。变换估计（Estimation）：根据匹配得到的点对，估计一个变换矩阵，将目标点云变换到参考点云的坐标系下。在上述代码中，我们首先使用。
Open3D 使用CPD算法对点云配准【2025最新版】
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点云侠的博客
04-30 8万+
Coherent Point Drift相干点漂移算法实现点云配准(python代码)博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年2月2日。
Open3D 点云ICP精配准（纯Python详细步骤版本，点到点）
dayuhaitang1的博客
03-14 2163
ICP算法总共分为6个阶段，如下图所示：（1）挑选发生重叠的点云子集，这一步如果原始点云数据量比较巨大，一般会对原始点云进行下采样操作。（2）匹配特征点。通常是距离最近的两个点，当然这需要视评判的准则而定。（3） 加权。根据点的匹配程度对找到的对应点进行加权。（4）抑制匹配点。根据匹配点的匹配程度来对一些质量较差的点对进行抑制（剔除）。（5）误差最小化。通过最小化距离的平方和来估计变换参数。（6）点云变换。通过评估出的变换矩阵来转换源点云。
如何使用Python实现点云配准——CPD算法实现详解
.
03-31 2168
点云配准是计算机视觉和机器人领域广泛应用的一个重要问题，它涉及将两个或多个不同位置或姿态的点云对齐。在本文中，我们将通过Python代码介绍如何使用CPD算法实现点云配准。至此，我们就成功地实现了CPD算法来进行点云配准，并将其可视化。首先，我们需要计算两个点云之间的距离矩阵，并将其转换为高斯核。最后，我们可以使用open3d库将源点云、目标点云和配准后的源点云可视化。然后，我们需要加载待配准的点云数据，并将它们转换为NumPy数组格式。最后，我们可以将变换矩阵应用于源点云，以将其对齐到目标点云。
三维点云配准 ICP 算法的python实现（仅仅依赖numpy）
三维点云技术探索
03-20 2938
ICP 算法实际上就是交替进行上述两个步骤，迭代进行计算，直到收敛。6. 最小化 loss，求解当前最优变换。7. 回到步骤 2. 进行迭代，直到收敛。- 应用上一步求解出的变换，找最近点。- 调整一些对应点对的权重。4. 剔除不合理的对应点对。- 滤波、清理数据等。5. 计算 loss。
Python点云处理（十六）点云精配准算法之ICP
weixin_43894929的博客
09-25 3496
点云ICP算法是一种迭代的优化算法，旨在将两个或多个点云的位置和姿态进行校准，使其在空间中最佳匹配。ICP算法的核心思想是通过迭代的方式，不断寻找最小化两个点云之间距离误差的最佳变换矩阵。它基于最近点匹配的思想，将源点云的点与目标点云中最近的点进行匹配，并根据匹配点对之间的误差来更新变换矩阵。需要注意的是ICP算法对原始点云位置有一定要求，若点云初始姿态/位置相差较大，则难以直接通过原始的ICP算法完成准确配准。需要进一步结合粗配准算法或通过改进ICP算法实现配准。
Python 点对点的ICP配准算法
weixin_43896283的博客
05-31 739
点云ICP配准（Iterative Closest Point Registration）是一种将两个或多个点云数据集对齐的算法。其工作原理是通过迭代的方式，找出一个最优的刚体变换矩阵，将一个点云数据集的点对应到另一个点云数据集上的对应点，使得两个点云之间的误差最小化。
教程：Python Open3d 完成 ICP 点云配准
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Python Open3d 完成 ICP 点云配准 关于Open3d Open3D 是一个在Python和C++平台上的三维数据处理与可视化库。它由 Qian-Yi Zhou，Jaesik Park， 以及 Vladlen Koltun 共同完成。其中 Zhou 博士在中国清华大学取得硕士学位，并分别在 USC 和Stanford 取得了博士以及博士后学位，目前在在旧金山的 Forma 公司担任...
Open3D 多个点云配准（Python版本）
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Python 点对点的ICP配准算法（同样适用于超大点云）
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点云ICP配准（Iterative Closest Point Registration）是一种将两个或多个点云数据集对齐的算法。其工作原理是通过迭代的方式，找出一个最优的刚体变换矩阵，将一个点云数据集的点对应到另一个点云数据集上的对应点，使得两个点云之间的误差最小化。
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Open3D是一个开源库，支持快速开发处理3D数据的软件。Open3D后端是用C++实现的，经过高度优化并通过Python的前端接口公开。Open3D提供了三种数据结构：点云（point cloud）、网格（mesh）和RGB-D图像。对于每个表示，open3D都实现了一整套基本处理算法，如I/O、采样、可视化和数据转换。此外，还包括一些常用的算法，如法线估计、ICP配准等。模块功能Geometry 几何模块数据结构和基本处理算法Camera 相机模块相机模型和相机轨迹。
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