本文介绍了如何在Open3D库中利用Generalized Iterative Closest Point（GICP）算法进行点云配准。通过加载点云数据集，执行GICP算法找到最佳变换矩阵，然后对源点云进行变换并可视化结果，展示点云配准过程。Open3D的GICP功能为三维重建和目标识别等任务提供了便利。
点云配准是一项关键的计算机视觉任务，用于将多个点云数据集对齐到同一个坐标系中。在Open3D库中，我们可以使用Generalized Iterative Closest Point（GICP）算法来实现点云的配准。
首先，我们需要导入必要的库，并加载待配准的点云数据集。假设我们已经有了两个点云数据集：source_cloud和target_cloud。源点云是我们希望将其与目标点云对齐的点云。
import open3d as o3d
import numpy as np
# 加载点云数据集
source_cloud = o3d.io.read_point_cloud('source.pcd'
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