利用ICP算法实现点云拼接，该代码我已检验过，可以运行，只要输入相应的数据即可

3D点云拼接 ICP算法；可以实现出来 ；斯坦福的兔子点云数据

迭代最近点算法进行点云拼接，此程序为Matlab语言

使用主元分析法PCA对两片点云数据作粗略的拼接配准，可以作为ICP算法的预处理步骤。尝试规定了PCA主元向量的朝向。附带ply文件格式的bunny多视角数据。

主要介绍了各种点云拼接的算法，点云处理的算法。

实时 3D 重建与点云拼接。 这个演示中的亮点是实时 3D 重建。 用户可以使用 ICP（迭代最近点）算法轻松组合多个点云以重建 3D 场景。 它可用于各种应用，例如开发对象的 3D 模型或为 SLAM（同步定位和映射）构建 3D...

配准和拼接一系列点云 将点云数据细分为集群 1.1注册和缝合一系列点云示例：使用迭代最近点（ICP）算法的3D场景重建： 来源： : veloReader = velodyneFileReader('lidarData_ConstructionRoad.pcap','HDL32E'); ...

利用icp进行的点云拼接，内容详细，非调用matlab自带的函数

自己实现的经典ICP算法，采用PCA作了粗拼接，然后使用K-d树算法加速选取对应点，使用bunny数据进行了拼接实验，并计算了其RMS误差。经典ICP算法中不包含筛选删除误匹配点对的步骤，因此精度较低。

点云拼接实现场景三维建图，需自己下载数据集。

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