点击文件夹图标，选择要导入到CC（CloudCompare）处理的两个点云，最终可看到点云目录树：

导入点云后，所有点云的坐标系已统一，如果要单独平移或者旋转某个点云，先在目录树中点击选中需要操作的点云对象，然后点击菜单栏的图标或者Edit->Translate/Rotate：

出现平移和旋转的自由度选项：

默认鼠标右键调节T-xyz三自由度的平移，鼠标左键调节R-xyz三轴旋转，可以取消勾选对应坐标系，或者选择Rotation里的None、x等选项来固定要调节的自由度。

如果初始的两个点云位姿相差太大，可以按照上面的操作手动旋转平移点云叠加在一起，如果手动很难叠加，可以用CC的手选参考点配准，Ctrl+左键点击选择两个点云后，选择菜单栏的粗配准：

然后选择尽可能明显的匹配点，点击图中右下角align完成粗配准：

最后再精配准，依旧选择两个点云，点击粗配准旁边的精配准图标：

参数都是默认参数，可以按照自己点云的粗糙程度之类的来调节参数。选择好待配准点云aligned和参考点云reference，可以swap交换参考点云：

配准完成后，点击参考点云和配准点云，.registered后缀的就是配准好的点云：

然后点击菜单栏的点对点比较图标：

选择参考和被比较点云：

参数为默认参数：

点击compute计算误差以后，可以看到差异部分用不同颜色表示了出来：

点击被比较的点云，查看properties里的visible属性，可以显示误差颜色图，如下：

如果想计算误差在某个范围内的点云数量，首先点击要处理的点云，然后点击菜单栏的min-max图标：

输入想要统计的误差范围，单位和输入点云的原始单位一致：

点击export是单独提取出误差范围内的点云作为一个点云模型，点击split是分离误差范围内的点云和误差范围外的点云作为两个点云模型，这里就是export提取出来的单独点云模型：

右键这个点云，选择第一项information:

可看到这个点云的总点数：

也可以点击菜单栏的Histogram图标得到不同范围的误差直方图统计结果，可以点击直方图右上角两个图标导出为csv文件或者图片，但是无法设置每个直方柱的具体数值宽度，你也可以在图上鼠标滚轮滚动调节直方柱的分类数量，往前滚增加柱子classes，往后减少柱子：