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pcl框架包括很多-的算法和典型的数据结构，如滤波、分割、配准、识别、追zong、可视化、模型拟合、表面重建等诸多功能。在算法方面，pcl是一套包括数据滤波、点云配准、表面生成、图像分割和定位搜索等一系列处理点云数据的算法。例如pcl中实现管道运算的接口流程：

创建处理对象，例如滤波、特征估计、图像分割等；

通过setinputcloud输入初始点云数据，进入处理模块；

设置算法相关参数；

调用不同功能的函数实现运算，并输出结果。

对于多帧通过不同角度拍摄的景物图像，各帧之间包含一定的公共部分。为了利用-图像进行三维重建，需要对图像进行分析，求解各帧之间的变换参数。-图像的配准是以场景的公共部分为基准，把不同时间、角度、照度获取的多帧图像叠加匹配到统一的坐标系中。计算出相应的平移向量与旋转矩阵，同时消除冗余信息。点云配准除了会制约三维重建的速度，也会影响到模型的精细程度和全局效果。因此必须提升点云配准算法的性能。

常见的三维重建表达方式

-图其每个像素值代表的是物体到相机xy平面的距离，单位为 mm。

体素是三维空间中的一个有大小的点，一个小方块，相当于是三维空间种的像素。

点云是某个坐标系下的点的数据集。点包含了丰富的信息，包括三维坐标x，y，z、颜色、分类值、强度值、时间等等。在我看来点云可以将现实原子化，通过-的点云数据可以还原现实。万物皆点云，获取方式可通过三维激光扫描等。

大势智慧是一家-于真实三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业，公司在城市-三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有-的技术优势和丰富实践经验。

三维数字化是通-工获取物品的外形数据，将获得的数据信息进行加工拼接，通过建模的方式加以整理，将各个孤立的单视角三维数字模型无缝集成，经过贴图、渲染处理以后，形成三维数据文件。