点云配准步骤：首先从两个数据集中按照同样的关键点选取标准，提取关键点。对选择的所有关键点分别计算其特征描述子。结合特征描述子在两个数据集中的坐标的位置，以两者之间特征和位置的相似度为基础，来估算它们的对应关系，初步估计对应点对。
点云配准过程，就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵（rigid transform or euclidean transform 刚性变换或欧式变换），将源点云（source cloud）变换到目标点云（target cloud）相同的坐标系下。可以表示为以下的方程：其中就是target cloud与source cloud中的一对对应点。
ICP算法，即迭代最近点算法。它是一种用于处理两个点集之间配准问题的迭代优化算法。它通过不断地迭代计算源点到目标点的最近邻关系，并利用这种关系对源点进行刚性变换，以实现对目标点的逼近匹配。该算法广泛应用于计算机视觉、机器人导航、三维重建等领域。
ICP算法的C++源代码。迭代最近点法（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。
meshlab支持的数据格式很多，选择一个简单的格式进行测试。使用matlab去生成一个txt文档，其数据代表球体的一部分，代码。运行后将生成所需的文件，其内部数据所示。接下来是就是将数据导入Meshlab，该软件界面如下图。通过File-Import Mesh...导入数据。
先分别把数据提取出来，X=[]，Y=[]，Z=[]，但这样的数据没法画三维图，你要再利用griddata 进行插值，然后画图。最后用contourf命令画云图。
“x、y、z个平面投影”是什么意思向xoy yoz 和zox平面投影么？那不直接用xy yz zx坐标作图不就好了。祝好。回应评论：这样不就很简单了 直接subplot（1，3，1）；plot（x，y）；subplot（1，3，2）；plot（x，z）；subplot（1，3，3）；plot（y，z）；不知道是不是你想要的。
运行后将生成所需的文件，其内部数据所示。接下来是就是将数据导入Meshlab，该软件界面如下图。通过File-ImportMesh导入数据。选中刚刚用matlab生成的数据，点击Open.对数据的格式，文档中每一行数据通过空格分割，因此选中空格。设置完成后将将会看到点云的数据，所示。
在计算几何领域，qhull 是个很强大的程序，它可以计算 2 维、3 维，以及4 维以上维度点集的凸包、Delaunay 网格、Voronoi 图，并且 Matlab 和 Octave 都基于它来提供计算几何功能，Mathematica 使用它实现 Delaunay 网格构造。不过，也正是因为它过于强大，所以我在它的源代码中逡巡了好久，也没有看懂。
看看你的代码。可以写一个函数把相交部分的点筛选出来，然后再用不同的颜色画出来。
Matlab可以通过PointCloud库来处理和操作PCD（Point Cloud Data）文件。PointCloud库是Matlab的一个附加工具包，提供了处理点云数据的功能，包括读取、保存、可视化、点云处理等。要在Matlab中处理PCD文件，您需要先安装PointCloud库。
加载和显示图像文件 在MATLAB中建立一个脚本文件，内容如下： filename = ming.png； A = importdata（filename）； image（A）； 运行该文件，MATLAB显示出图像文件。 **注意：**该图像文件必须保存在当前目录。
首先打开pcap软件，并登录注册自己的账号。其次点击该软件主界面的服务中心选项，并在该选项中找到转pcdmatlab选项。最后点击该选项进行转即可。