PCL框架包括很多***的算法和典型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如濾波、分割、配準、識別、追zong、可視化、模型擬合、表面重建等諸多功能。在算法方面，PCL是一套包括數(shù)據(jù)濾波、點云配準、表面生成、圖像分割和***搜索等一系列處理點云數(shù)據(jù)的算法。例如PCL中實現(xiàn)管道運算的接口流程：

①創(chuàng)建處理對象，三維數(shù)據(jù)服務，例如濾波、特征估計、圖像分割等；

②通過setInputCloud輸入初始點云數(shù)據(jù)，進入處理模塊；

③設(shè)置算法相關(guān)參數(shù)；

④調(diào)用不同功能的函數(shù)實現(xiàn)運算，并輸出結(jié)果。

說三維重建首先要從計算機視覺講起。計算機視覺包含兩個基本方向，物體識別和三維重建。圖像識別的突破性進展源自于2012年卷積***網(wǎng)絡（CNN）的興起。在此之前，計算機視覺的核1心研究方向是三維重建。因為在當時，對于圖像的特征提取主要是通過三維重建的方法來定義和實現(xiàn)的。自2012年以來，實景三維建模，圖像的特征便逐漸由***網(wǎng)絡來自動學習。

三維重建的應用是很廣泛的，對于自動駕駛、VR、AR等應用領(lǐng)域應用來講，三維重建是核1心技術(shù)，并且實時三維重建是必然趨勢，因為我們生活在三維空間里，必須將虛擬世界***到三維，實景三維技術(shù)，我們才可以和環(huán)境進行交互。

libpcl filters：如采樣、去除離群點、特征提取、擬合估計等數(shù)據(jù)實現(xiàn)過濾器；

libpcl features：實現(xiàn)多種三維特征，如曲面法線、曲率、邊界點估計、矩不變量、主曲率，PFH和FPFH特征，旋轉(zhuǎn)圖像、積分圖像，NARF描述子，實景三維，RIFT，相對標準偏差，數(shù)據(jù)強度的篩選等等；

libpcl I/O：實現(xiàn)數(shù)據(jù)的輸入和輸出操作，例如點云數(shù)據(jù)文件（PCD）的讀寫；

libpcl segmentation：實現(xiàn)聚類提取，如通過采樣一致性方法對一系列參數(shù)模型（如平面、柱面、球面、直線等）進行模型擬合點云分割提取，提取多邊形棱鏡內(nèi)部點云等等；

libpcl surface：實現(xiàn)表面重建技術(shù)，如網(wǎng)格重建、凸包重建、移動***小二乘法平滑等；

libpcl register：實現(xiàn)點云配準方法，如ICP等；

libpclkeypoints：實現(xiàn)不同的關(guān)鍵點的提取方法，這可以用來作為預處理步驟，決定在哪兒提取特征描述符；

libpcl range ：實現(xiàn)支持不同點云數(shù)據(jù)集生成的范圍圖像。

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