5 定义优化全局配准函数 o3d.pipelines.registration.registration_icp()函数为全局配准的优化函数，其函数说明如下。 o3d.pipelines.registration.registration_icp( csource, # 源点云RGBGimage对象 target, #目标点云RGBGimage对象 max_correspondence_distance, #最大对应点对距离 init, #初始变换估计 estimation_method, #方法，这里为：估计点到平面距离的变换, 使用默认参数，不进行标准化 ) 自定义refine_registration()函数实现全局配准的优化，输入参数包括源点云RGBGimage对象参数scorce、目标点云RGBGimage对象参数target、体素大小参数voxel_size和全局配准结果result_ransac。 1、令result_ransac参数调用transformation获取全局配准。 2、设定距离阈值为体素大小的0.4倍distance_threshold；搜索半径为体素大小的2倍赋值给radius_normal。 3、再次对源点云和目标点云的RGBDiamge使用邻进算法，其中radius参数赋值为radius_normal，邻居数为30。 4、调用refine_registration()函数，传入对应的参数，其中estimation_method参数使用点到面的ICP算法o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationPointToPlane()，应用于源点云和目标点云来优化路线。 5、返回值为点对面ICP算法优化后的结果 python代码

以下是定义优化全局配准函数refine_registration()的Python代码实现：

import open3d as o3d

def refine_registration(source, target, voxel_size, result_ransac):
    # 获取全局配准结果
    trans_init = result_ransac.transformation

    # 设定距离阈值和搜索半径
    distance_threshold = voxel_size * 0.4
    radius_normal = voxel_size * 2

    # 计算法线和FPFH特征
    source_down, source_fpfh = preprocess_point_cloud(source, voxel_size)
    target_down, target_fpfh = preprocess_point_cloud(target, voxel_size)

    # 对源点云和目标点云进行ICP优化
    icp_result = o3d.pipelines.registration.registration_icp(
        source_down, target_down, distance_threshold, trans_init,
        o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationPointToPlane(),
        o3d.pipelines.registration.ICPConvergenceCriteria(
            max_iteration=200))
    return icp_result

在该函数中，我们首先使用result_ransac.transformation获取全局配准结果。然后，我们设定距离阈值为voxel_size * 0.4，搜索半径为voxel_size * 2。接着，我们对源点云和目标点云进行预处理，计算其法线和FPFH特征。最后，我们调用o3d.pipelines.registration.registration_icp()函数，使用点到面的ICP算法o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationPointToPlane()，对源点云和目标点云进行优化，返回点对面ICP算法优化后的结果。