Open3D 点云配准：ICP算法详解与实现

点云配准（Point Cloud Registration）是计算机视觉和三维重建领域中的一个重要任务，它旨在将多个点云数据集对齐到同一个坐标系中。在点云配准中，ICP（Iterative Closest Point）算法是一种经典且常用的方法。本文将详细介绍ICP算法的原理，并使用Open3D库实现一个简单的点云配准示例。

ICP算法的基本原理是通过迭代的方式不断优化刚体变换（旋转和平移），将两个点云数据集对齐。其核心思想是找到两个点云之间的最佳对应关系，然后通过最小化点与点之间的距离来优化刚体变换。下面我们将逐步介绍ICP算法的实现过程。

首先，我们需要导入Open3D库并加载两个待配准的点云数据集。假设我们有两个点云数据集source和target，分别表示源点云和目标点云。

import open3d as o3d

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