基于PCA的点云位姿估计与粗拼接，matlab实现

使用主元分析法PCA对两片点云数据作粗略的拼接配准，可以作为ICP算法的预处理步骤。尝试规定了PCA主元向量的朝向。附带ply文件格式的bunny多视角数据。

clc
clear
close all
%------读取点云数据------%
% mydir=uigetdir（‘d:‘‘选择一个目录‘）;
mydir=‘d:\Matlab.R2017a\work\bunny‘;
DIRS=dir（fullfile（mydir‘*.ply‘））;
n=length（DIRS）;
name={DIRS.name}‘;
p=1;q=2;
[~P] = ply_read（fullfile（mydirDIRS（p）.name）‘tri‘）;
[~Q] = ply_read（fullfile（mydirDIRS（q）.name）‘tri‘）;
figure;
plot3（P（1:）P（2:）P（3:）‘r.‘）;
hold on
plot3（Q（1:）Q（2:）Q（3:）‘b.‘）
hold off
title（name（[pq]））;
view（2）
point1=size（P2）;
point2=size（Q2）;
%------分别求解P Q的每一行的均值------%
pc = mean（P2）;%  xc:3*1的矩阵
qc = mean（Q2）;   %mean（A2）求各行的均值 

%----分别求解两个数据集合的协方差矩阵----%
x1 = P - repmat（pc1point1）; %repmat（Amn）将矩阵A以m行n列复制摆好拼起来
Mx =x1 * x1‘;
y1 = Q - repmat（qc1point2）;
My = y1 * y1‘;

%------求解Mx My的主元和主方向------%
[VxDx] = eig（Mx‘nobalance‘）; %Vx特征向量Dx特征值
[VyDy] = eig（My‘nobalance‘）;

[~index]=max（sum（x1.*x1））;
xm=x1（:index）;
xm（31）=-abs（xm（31））;
p3 = Vx（:3）;
if dot（xmp3）<0
    p3=-p3;
end
p2 = Vx（:2）;
if dot（xmp2）<0
    p2=-p2;
end
p1=cross（p3p2）;

[~index]=max（sum（y1.*y1））;
ym=y1（:index）;
ym（31）=-abs（ym（31））;
q3 = Vy（:3）;
if dot（ymq3）<0
    q3=-q3;
end
q2 = Vy（:2）;
if dot（ymq2）<0
    q2=-q2;
end
q1=cross（q3q2）;
%------求解旋转矩阵R和平移向量T------%

R = [q1q2q3]/[p1p2p3];%R=（q1q2q3）（p1p2p3）-1：逆矩阵

xc2 = R*pc;
T = （qc - xc2）;
P1=R*P+repmat（T1size（P2））;
figure;
plot3（P1（1:）P1（2:）P1（3:）‘r.‘）;
hold on
plot3（Q（1:）Q（2:）Q（3:）‘b.‘）
hold off
title（name（[pq]））;
view（2）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     文件     1861310  2018-04-04 12:58  PCA点云位姿估计\bunny\chin.ply
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