点云侠
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PCA 实现点云粗配准（python版本）

目录

  • 一、算法原理
    • 1、基于PCA的初始配准
    • 2、RT初始校正
    • 3、参考文献
  • 二、代码实现
  • 三、结果展示
  • 四、C++版

一、算法原理

1、基于PCA的初始配准

  主成分分析（PCA）是一种常用的数据分析方法，通过线性变换提取数据的主要特征分量，常用于高纬数据的降纬。
  基于主成分分析的初始配准方法，主要利用点云数据的主轴方向进行配准。首先计算两组点云的协方差矩阵，根据协方差矩阵计算主要的特征分量，即点云数据的主轴方向；然后再通过主轴方向求出旋转矩阵，计算两组点云中心坐标的便移直接求出平移向量。PCA主成分分析方法进行初始配准的流程如下：
  假设两组点云

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