PCL（点云库）简介
PCL（英文全称：Point Cloud Library）是一个开源的点云算法库，用于处理点云和计算机视觉中的三维几何过程。PCL 包含点云滤波、特征估计、三维重建、点云配准、模型拟合、目标识别和分割等算法。每个模块都由一个更小的库实现，可以单独编译。PCL 有自己的存储点云的数据格式 —— PCD，但也可以加载和保存许多其他格式的数据。
PCL 是跨平台的，已成功编译部署在 Linux、MacOS、Windows 和 Android 上。具体安装过程在前辈们的博客中能跟容易找到，本系列中不再赘述其在不同系统中的安装过程。为了简化开发，PCL 被分成一系列更小的代码库，这些代码库可以单独编译。这种模块化对于将 PCL 分布在具有较少计算或大小限制的平台上非常重要，这些模块就像是一把瑞士军刀上的各个小工具。
主要功能
PCL 框架实现了大量点云相关的通用算法和高效的数据结构。内容涉及了点云的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、特征估计，表面重建、识别、模型拟合、追踪、曲面重建、可视化等等，这些算法可用于从嘈杂的数据中过滤出异常值，将3D点云缝合在一起，分割场景的部分区域，提取关键点并计算描述符，根据物体的几何外观识别实际物体，创建表面点云并将其可视化。
应用场景
PCL 点云处理库在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 三维重建和建模：PCL 提供了强大的工具，用于从点云数据中重建三维场景和对象模型。这在制造业、建筑业和文化遗产保护等领域具有重要应用，例如制造业中的零件设计和文物的数字化保存。
- 地质勘探和地理信息系统（GIS）：PCL 的点云处理功能可用于处理激光扫描和地面测量数据，用于地质勘探、土地测绘和环境监测等领域。
- 环境感知和机器人导航：机器人在未知环境中进行导航时，可以利用 PCL 进行环境感知，通过点云数据来理解周围的物体和地形。并通过 PCL 提供的各种特征提取、匹配和分割工具，进行目标识别和物体检测。这对于无人机、无人车和其他机器人应用至关重要。
- 医学图像处理：PCL 在医学领域中用于处理医学图像中的点云数据，例如三维医学图像重建、器官分割和手术规划等方面。
- 虚拟现实和游戏开发：PCL 提供的点云处理工具可以用于创建逼真的虚拟环境和三维场景，用于虚拟现实应用和游戏开发。
- 工业自动化和质量控制：PCL 可用于进行工业部件的质量检测和缺陷分析，对于制造业中的自动化和质量控制至关重要。