如何使用python编写程序，先将两片点云的公共重叠区域提取出来，计算出这两块重叠区域点云的旋转矩阵与平移矩阵，从而使得源点云整块按照这个转换关系转换至目标点云

在提取重叠区域之后，我们可以使用RANSAC算法来计算点云的变换矩阵。具体步骤如下：

1. 读取点云数据并将其转换为numpy数组。
2. 使用open3d或其他库提取两个点云的公共重叠区域。
3. 使用RANSAC算法估计两个点云之间的刚体变换矩阵。可以使用open3d或其他库中的函数来实现。
4. 将源点云按照变换矩阵进行变换，使其与目标点云重叠。

下面是一个示例代码，使用open3d库实现上述步骤：

import open3d as o3d
import numpy as np

# 读取点云数据
source = o3d.io.read_point_cloud("source.ply")
target = o3d.io.read_point_cloud("target.ply")

# 提取两个点云的公共重叠区域
overlap = source.crop(target.get_axis_aligned_bounding_box())

# 估计变换矩阵
threshold = 0.02
result = o3d.registration.registration_ransac_based_on_correspondence(
    source, target, overlap, threshold, o3d.registration.TransformationEstimationPointToPoint())

# 得到变换矩阵
print(result.transformation)

# 将源点云按照变换矩阵进行变换
source.transform(result.transformation)

# 将两个点云合并
merged = target + source

# 保存结果
o3d.io.write_point_cloud("merged.ply", merged)

其中，source.ply和target.ply是两个点云文件，可以是ply、pcd等格式。在代码中，我们首先使用Open3D的`read_point_cloud()`函数读取点云数据，然后使用`crop()`函数提取两个点云的公共重叠区域。接着，我们使用`registration_ransac_based_on_correspondence()`函数使用RANSAC算法估计变换矩阵。最后，我们将源点云按照变换矩阵进行变换，并将两个点云合并保存为一个文件。