pycpd：基于纯Numpy的相干点漂移算法实现

简介：
pcpd是一款使用Python的Numpy库开发的高效、灵活的Coherent Point Drift（CPD）算法实现工具。它适用于点云配准和非刚性结构对齐，无需额外依赖，操作简便且计算效率高。 Python CPD 相干点漂移算法的纯Numpy实现。MIT许可证。 介绍这是由Myronenko和Song编写的相干点漂移算法的一个纯数字版本。它为点云提供了三种配准方法：1）规模配准与刚性配准；2）仿射注册；3）高斯正则化非刚性注册。CPD算法是一种用于对齐两个点云的配准方法，在这种方法中，将移动点云建模为高斯混合模型（GMM），而固定点云被视为来自该GMM的观测值。最佳变换参数通过最大化最大后验概率（MAP）估计来确定，即从GMM绘制观察到的点云。这些配准方法适用于二维和三维点云。 安装可以通过pip进行安装：`pip install pycpd` 或者，也可以直接从源代码中安装软件包： - 克隆仓库至一个位置，例如命名为root文件夹。 - 然后执行命令 `pip install .` 安装该软件包。