我正在做一个学校项目，我要做的一件事情是结合对同一物体的多次扫描。这些扫描或.obj文件，我想将它们组合以获得更好的扫描对象。
我在互联网上搜索解决方案，但找不到任何可接受的解决方案，因此，如果有人只是有想法或可循之路，我将不胜感激。
如果您对我的问题有任何疑问，请问我，也许我的英语不正确，我是法语。
谢谢！
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您有N个点云的集合，它们代表相同的对象，可能都在不同的空间中（由转换矩阵提供），并且您希望将它们组合为一个点云。正确吗？
我可能会忘记这一点，因为我能想到的唯一方法很简单。如果我错了，请纠正我。
将所有点云放入同一空间。现在，所有点都在同一个空间中，合并变换后的点云非常简单。
但是，您可能希望删除重复的点，因为它们可能会干扰使用邻域的算法。为此，您可以使用kdtree并在半径很小的每个点周围进行半径搜索以检测聚类：对于找到的每个聚类仅保留一个点。使用扫描分辨率，您可以很好地猜测两个相邻点之间的典型距离d。否则，您可以通过为每个变换后的点云计算一个点与其最接近/第二最接近点之间的平均距离来进行估计。现在，“小半径”是该典型距离d的一小部分。