点云粗配准是计算机视觉和三维重建中一项重要的任务，它可以将多个点云数据集进行对齐，以获得一个整体一致的模型。本文将介绍一种快速实现点云粗配准的算法，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入所需的库和模块：
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
接下来，我们定义一个函数用于执行点云粗配准：
def coarse_registration(source, target, k):
本文介绍快速实现点云粗配准的算法，包括导入所需库、定义执行点云粗配准的函数，使用最近邻算法寻找对应关系，计算旋转矩阵和平移向量，实现对不同点云数据集的配准，适用于三维重建等任务。
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