基于特征点的点云配准 用python实现

点云配准（point cloud registration）是将多个点云数据集以某种方式进行转换和组合，使它们彼此对齐的过程。基于特征点（feature-based）的点云配准是一种常见的点云配准方法，本文将介绍如何使用python实现。

1. 点云读取

首先，我们需要读取待配准的点云数据。这里我们使用开源的点云库open3d中的read_point_cloud函数来读取点云数据。

import open3d as o3d

pcd1 = o3d.io.read_point_cloud("pcd1.pcd")
pcd2 = o3d.io.read_point_cloud("pcd2.pcd")

2. 特征点提取

接下来，我们需要从点云中提取出一些特征点（feature points）来进行配准。常见的特征点包括SIFT、SURF、ORB等。在本文中，我们使用开源的点云库open3d中的estimate_normals和compute_fpfh_features函数来提取法线和FPFH特征点。

pcd1.estimate_normals()
pcd2.estimate_normals()

radius_normal = 0.05
pcd1_fpfh = o3d.pipelines.registration.compute_fpfh_feature(pcd1, o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius_normal, max_nn=30))
pcd2_fpfh = o3d.pipelines.registration.compute_fpfh_feature(pcd2, o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius_normal, max_nn=30))

3. 特征点匹配

接下来，我们需要对两个点云中的特征点进行匹配。常见的匹配算法包括最近邻匹配和一对一匹配。在本文中，我们使用开源的点云库open3d中的registration_ransac_based_on_feature_matching函数来进行特征点匹配。

distance_threshold = 0.1
result = o3d.pipelines.registration.registration_ransac_based_on_feature_matching(
    pcd1, pcd2, pcd1_fpfh, pcd2_fpfh, distance_threshold,
    o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationPointToPoint(False), 4, [
        o3d.pipelines.registration.CorrespondenceCheckerBasedOnEdgeLength(0.9),
        o3d.pipelines.registration.CorrespondenceCheckerBasedOnDistance(distance_threshold)
    ], o3d.pipelines.registration.RANSACConvergenceCriteria(100000, 0.999))

4. 结果可视化

最后，我们将配准结果进行可视化。在本文中，我们使用开源的点云库open3d中的draw_geometries函数来进行可视化。

pcd1.transform(result.transformation)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd1, pcd2])

完整代码如下：

import open3d as o3d

pcd1 = o3d.io.read_point_cloud("pcd1.pcd")
pcd2 = o3d.io.read_point_cloud("pcd2.pcd")

pcd1.estimate_normals()
pcd2.estimate_normals()

radius_normal = 0.05
pcd1_fpfh = o3d.pipelines.registration.compute_fpfh_feature(pcd1, o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius_normal, max_nn=30))
pcd2_fpfh = o3d.pipelines.registration.compute_fpfh_feature(pcd2, o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius_normal, max_nn=30))

distance_threshold = 0.1
result = o3d.pipelines.registration.registration_ransac_based_on_feature_matching(
    pcd1, pcd2, pcd1_fpfh, pcd2_fpfh, distance_threshold,
    o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationPointToPoint(False), 4, [
        o3d.pipelines.registration.CorrespondenceCheckerBasedOnEdgeLength(0.9),
        o3d.pipelines.registration.CorrespondenceCheckerBasedOnDistance(distance_threshold)
    ], o3d.pipelines.registration.RANSACConvergenceCriteria(100000, 0.999))

pcd1.transform(result.transformation)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd1, pcd2])

注意：代码中使用的点云文件需要与代码放在同一目录下。