0.实现效果

原始点云

粗配准后的点云

1.算法原理

RANSAC（Random Sample Consensus）算法，更常见的是RANSAC的变种RANSAC-ICP（Iterative Closest Point）或RANSAC结合其他点云配准技术，用于实现两个点云或3D模型之间的粗配准。在这里，我将简要描述一个使用RANSAC算法进行粗配准的基本步骤。

1. 随机采样：

• • 从源点云（Source Cloud）中随机选择三个非共线的点。
  • 这三个点构成一个刚性变换（旋转和平移）的候选模型。

1. 确定对应点：

• • 在目标点云（Target Cloud）中，找到与源点云中的这三个点最近的对应点。
  • 计算这些对应点之间的距离或某种相似度度量。

1. 评估模型：

• • 计算由这三个对应点确定的变换矩阵（旋转矩阵和平移向量）。
  • 使用这个变换矩阵&#