针对计算机辅助手术三维导航技术中术前CT图像与术中实际空间的配准问题，提出一种基于最近点迭代(ICP，herative Closest Point)算法的特征点云配准技术．利用医学图像空间和实际空间特征区域的两片点云坐标进行三维配准．对CT图像进行重建、分割及交互式操作得到医学图像特征点云；利用光学定位仪实时采集实际空间中对应区域的点云；通过主元分析(PCA，Principal Component Analysis)获取两组点云数据的特征向量进行初配准；进行最近点迭代使配准矩阵收敛到一个最优解，其中采用k

icp 关于使用Python的迭代最近点的教程 此处已实现以下内容： 使用最小二乘法和高斯-牛顿法已经完成了基本点到平面的匹配 仅使用高斯-牛顿进行点对点匹配 所有重要的代码段都在basicICP.py中。 主要功能是： icp_point_to_plane icp_point_to_point_lm icp_point_to_plane_lm Transformation.py已用于使点云变形，以便我们可以验证基于ICP的注册。 我们只有一组点云及其对应的法线向量作为输入。 那是使用distance.py变形的。 然后将其注册到basicICP.py。 这为我们提供了一种验证ICP结果的简便方法。 transformations.py已经从采取 basicICP.py中给出了如何使用代码的示例 fileOriginal = '/icp/data/original.xyz

用于完成空间配准的ICP程序，所用语言为C++,同时需要安装open cv

ICP算法，即Iterative Closest Points Algorithm。基本思想是：根据某种几何特性对数据进行匹配，并设这些匹配点为假想的对应点，然后根据这种对应关系求解运动参数。再利用这些运动参数对数据进行变换。并利用同一几何特征，确定新的对应关系，重复上述过程。

1、VS2015与PCL.1.9.1配置； 2、项目中包括代码及pcd点云数据； 3、对点云进行粗精配准，并且计算分析误差；

icp（迭代最近点）算法的基本原理的简单介绍原理

用matlab实现两帧点云的匹配，该算法基于ICP理论，且绕一轴的ICP算法。

ICP算法加速优化--多线程和GPU 已成功编译配置： Windows10下环境配置：cmake3.23.3+VS2019+CUDA11.1+PCL1.12.1 Ubuntu20.04（WSL）下环境配置：基于docker镜像cuda11.1-gcc，cmake3.16.3+PCL1.10.0

最新的MDB/ICP Communication Protocol V4.2。

三维叶片测量数据的ICP对齐算法，用C++实现