提示： 有相關點云需求的可以私信

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一、前言

在三維點云處理領域，點云配準是一個核心且關鍵的任務。它的主要目標是將不同視角下獲取的點云數據對齊到同一坐標系中，從而實現對完整場景的重建和分析。點云配準廣泛應用于機器人導航、三維重建、虛擬現實等眾多領域。
全局配準作為點云配準的一個重要分支，旨在不依賴初始估計的情況下，找到兩個或多個點云之間的初始變換關系。在眾多全局配準算法中，基于快速點特征直方圖（Fast Point Feature Histograms，FPFH）特征的樣本一致性初始對齊（Sample Consensus Initial Alignment，SAC - IA）算法表現出色，具有較高的準確性和魯棒性。

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二、相關概念介紹

2.1 點云

點云是由大量的三維點組成的集合，每個點通常包含三維坐標（x, y, z），有些點云還可能包含顏色、法向量等額外信息。在實際應用中，點云數據可以通過激光雷達、深度相機等設備獲取。

2.2 FPFH 特征

FPFH 是一種用于描述點云局部幾何特征的特征描述符。它通過計算點