点云粗配准：RANSAC算法实现点云粗配准

点云配准是计算机视觉和三维重建领域中的重要任务之一。它涉及将两个或多个点云数据集对齐，以便在同一坐标系下进行后续处理。RANSAC（Random Sample Consensus）是一种常用的算法，用于估计模型参数并排除局外点。本文将介绍如何使用RANSAC算法实现点云的粗配准，并提供相应的MATLAB源代码。

在MATLAB中，我们可以使用点云处理工具箱（Point Cloud Toolbox）来处理点云数据。首先，我们需要加载点云数据并可视化它们。假设我们有两个点云数据集pointCloud1和pointCloud2，它们表示同一个场景在不同位置或角度下采集的数据。

% 加载点云数据
pointCloud1 = pcread('pointCloud1.ply');
pointCloud2