点云配准四点法 python

点云配准的四点法是一种比较简单的配准方法，它假设两个点云之间存在四个对应点，通过计算这四个对应点的变换矩阵来进行点云配准。下面是使用Python实现点云配准的四点法的代码示例：

import numpy as np
from scipy.spatial import procrustes

# 定义两个点云
source = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0], [0, 1, 0]])
target = np.array([[1, 2, 3], [2, 2, 3], [2, 3, 3], [1, 3, 3]])

# 定义四个对应点
source_points = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0], [0, 1, 0]])
target_points = np.array([[1, 2, 3], [2, 2, 3], [2, 3, 3], [1, 3, 3]])

# 计算配准变换矩阵
mtx1, mtx2, disparity = procrustes(source_points, target_points)
R = mtx2['rotation']
T = mtx2['translation']

# 对源点云进行变换
result = np.dot(source, R) + T

print(result)

上述代码中，我们首先定义了两个点云source和target，然后定义了四个对应点source_points和target_points。接着，我们使用scipy库中的procrustes函数计算配准变换矩阵，其中R表示旋转矩阵，T表示平移矩阵。最后，我们将源点云进行变换，得到了配准后的结果result。