PCL结构与功能

结构与功能"/>

PCL结构与功能

PCL完全是一个模块化的现代C++模板库。其基于以下第三方库：Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA、OpenNI、QHull，实现点云相关的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。 
- Boost：用于共享指针和线程； 
- Eigen：用于矩阵、向量等数据操作； 
- FLANN：用于在KD树模块中快速近邻搜索； 
- VTK：在可视化模块中用于3D点云渲染和可视化；

为了进一步简化和开发，PCL被分成一系列较小的代码库： 
- libpcl filters：采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等过滤器。 
- libpcl features：实现多种三维特征的筛选，如：曲面法线、曲率、边界点估计等。 
- libpcl I/O：实现数据的输入和输出操作。 
- libpcl surface：实现表面重建技术，如网格重建，凸包重建。 
- libpcl register：实现点云配准方法，如ICP等。 
- libpclkeypoints：实现不同的关键点提取方法。 
- libpcl range：实现支持不同点云数据集生成的范围图像。