c++ icp匹配 pcl

C和ICP（迭代最近点）是两种常用的点云配准算法。点云配准是指将多个点云数据集合并成一个完整的点云或将多个点云对齐到同一个坐标系统中的过程。而PCL（点云库）是一个开源的点云处理工具库，提供了各种点云处理和配准算法。

在配准过程中，C和ICP有着不同的执行方式。C是一种基于特征的配准算法，通过提取点云中的特征（如平面、边缘等）来对点云进行匹配。C算法将每个点云划分成小的重叠区域，并提取区域的特征描述符。然后，它使用一种类似于RANSAC的方法来匹配这些特征描述符，并将点云进行配准。

而ICP算法则是一种迭代的最近点匹配算法。该算法通过寻找两个点云中最近距离的点对，并计算两点云之间的刚体变换以将其对齐。ICP算法通过多次迭代来逐步改善点对之间的匹配关系，直到达到最优的配准结果。

在PCL中，可以使用C和ICP算法来进行点云的配准。C配准算法在PCL中被实现为PointCloudRegistration类，而ICP算法则是IterativeClosestPoint类。使用PCL库的C和ICP算法，可以对点云进行高效准确的配准，从而实现点云数据的融合或对齐。

总之，C和ICP都是PCL中常用的点云配准算法。C算法是基于特征的匹配，而ICP算法是迭代的最近点匹配。通过使用PCL库中的这两种算法，可以进行精确的点云配准。