点云配准算法python用到哪些函数

在Python中实现点云配准算法，可以用到以下库和函数：

1. NumPy：用于点云数据的处理和计算。
2. open3d：一个开源的3D可视化和处理库，其中包含了多种点云配准算法，例如ICP、NDT等。
3. sklearn.neighbors：用于计算点云中的最近邻点对。
4. scipy.optimize：用于优化配准过程中的目标函数，例如ICP中的最小二乘优化问题。

下面是一个使用open3d库实现ICP点云配准的例子：

import open3d as o3d

# 载入点云数据
source = o3d.io.read_point_cloud("source.pcd")
target = o3d.io.read_point_cloud("target.pcd")

# 进行ICP配准
threshold = 0.02
trans_init = np.asarray([[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]])
reg_p2p = o3d.registration.registration_icp(
    source, target, threshold, trans_init,
    o3d.registration.TransformationEstimationPointToPoint())
print(reg_p2p)

# 可视化配准结果
source.transform(reg_p2p.transformation)
o3d.visualization.draw_geometries([source, target])

在这个例子中，我们用到了open3d库的读取点云文件、ICP配准函数和可视化函数。同时，我们还用到了NumPy库中的数组处理函数。