rpm点云配准可视化

### RPM 点云配准可视化实现

#### 1. RPM-Net 的工作流程
RPM-Net 利用了深度神经网络自动提取点云中的几何特征，并将其应用于点云之间的对应关系估计和变换矩阵计算中[^1]。

#### 2. 可视化工具的选择
对于 RPM 点云配准的结果可视化，常用的开源库包括 Open3D 和 PyVista。其中，Open3D 提供了一套完整的 API 来处理三维数据集，支持多种文件格式读取、写入以及高效的渲染功能。因此，在实际应用中可以选择 Open3D 进行 RPM 配准后的点云显示与分析[^3]。

#### 3. Python 实现示例
下面是一个简单的例子，展示了如何使用 Open3D 库加载两个点云并执行刚体变换以模拟 RPM 配准过程：

import open3d as o3d
import numpy as np

def load_point_clouds(voxel_size=0.05):
    pcd_data = o3d.data.DemoICPPointClouds()
    source = o3d.io.read_point_cloud(pcd_data.paths[0])
    target = o3d.io.read_point_cloud(pcd_data.paths[1])

    trans_init = np.asarray([[0.862, 0.011, -0.507, 0.5],
                             [-0.139, 0.967, -0.215, 0.7],
                             [0.487, 0.255, 0.835, -1.4], 
                             [0.0, 0.0, 0.0, 1.0]])
    
    source.transform(trans_init)

    return source, target

source, target = load_point_clouds()

# 执行 ICP 对齐 (这里假设已经完成了 RPM 计算)
threshold = 0.02
transformation = o3d.pipelines.registration.registration_icp(
        source, target, threshold,
        estimation_method=o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationPointToPoint()).transformation

# 将转换矩阵应用到源点云上
source_transformed = copy.deepcopy(source).transform(transformation)

# 创建窗口对象准备绘图
vis = o3d.visualization.Visualizer()
vis.create_window(window_name='RPM Result', width=800, height=600)

opt = vis.get_render_option()
opt.background_color = np.asarray([0, 0, 0])  # 设置背景颜色为黑色
opt.point_size = 2                           # 调整点大小

# 添加目标点云至场景
vis.add_geometry(target)
target.paint_uniform_color([1, 0.706, 0])     # 给目标点云着色黄色

# 添加已变换过的源点云至场景
vis.add_geometry(source_transformed)
source_transformed.paint_uniform_color([0, 0.651, 0.929])  # 给源点云着色蓝色

vis.run()                                    # 显示窗口直到关闭事件触发
vis.destroy_window()

这段代码首先定义了一个 `load_point_clouds` 函数用来加载测试用的数据集，并初始化一个随机的姿态变化给定初始条件。接着调用 ICP 注册函数完成粗略对齐操作（此处简化了真正的 RPM 流程），最后利用 Open3D 的图形界面模块绘制出最终效果对比图像。