Matlab点云配准：使用SVD分解求解变换矩阵
点云配准是计算机视觉中的一个重要任务，它用于将多个点云数据集对齐到一个参考坐标系中。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Matlab实现点云配准，并通过SVD（奇异值分解）求解变换矩阵。
点云配准的目标是找到一个变换矩阵，将一个或多个点云数据集变换到参考坐标系中，使得它们在空间中对齐。在实际应用中，点云配准常用于三维重建、物体检测与识别、机器人导航等领域。
在Matlab中，我们可以使用点云处理工具箱（Point Cloud Processing Toolbox）来进行点云配准操作。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用SVD分解求解变换矩阵。
% 导入点云数据
ptCloud1 = pcread('pointcloud1.ply');
ptCloud2 = pcread('pointcloud2.ply'