点云库 (PCL) 是一个独立的、大规模的、开放的项目，用于 2D/3D 图像和点云处理。
github地址：
https://github.com/PointCloudLibrary/pcl
github上已经获得9.1 K的star！超级火！
在测绘、无人驾驶、机器人、人机交互、逆向工程与其他工业自动化、建筑信息模型（BIM）等领域解决实际问题。下一代机器视觉必要库，如果机器视觉要识别3D场景的话。
目前，点云库（PCL）是虽然不是机器视觉的主要算法库。但是PCL在处理3D点云数据方面具有独特的优势。
点云库（PCL）是一个专注于2D/3D图像和点云处理的开源项目，它提供了许多用于处理点云数据的算法和工具。虽然PCL在机器视觉领域具有一定的应用价值，但它并不是专门为机器视觉开发的主要算法库。
机器视觉领域有许多其他的算法库，例如OpenCV、Halcon、VisionPro等。这些库提供了丰富的图像处理和计算机视觉方面的算法，适用于各种应用场景，如目标检测、图像分割、目标跟踪等。
然而，PCL在处理3D点云数据方面具有独特的优势，因此在某些机器视觉应用中，它可以作为一个辅助库与其他机器视觉算法库结合使用，共同完成特定的任务。例如，在三维视觉、无人驾驶、机器人等领域，PCL可以与其他机器视觉库配合，实现环境感知、障碍物检测、定位导航等功能。
参考网址：
https://pcl.readthedocs.io
一个独立的、大规模的、开放的项目，用于 2D/3D 图像和点云处理。
github地址：
https://github.com/PointCloudLibrary/pcl
点云库主要应用于三维点云处理，其功能包括点云的获取、滤波、分割、配准、表面重建等。具体来说，它可以帮助工程师和研究人员在测绘、无人驾驶、机器人、人机交互、逆向工程与其他工业自动化、建筑信息模型（BIM）等领域解决实际问题。
例如，在测绘领域，点云库可以用于处理激光雷达（LiDAR）数据，生成高精度的三维地图。在无人驾驶领域，点云库可用于处理车载激光雷达数据，进行环境感知和障碍物检测。在机器人领域，点云库可以帮助机器人识别周围环境，进行定位和导航。在人机交互领域，点云库可用于捕捉用户手势，实现更加自然的人机交互。在逆向工程与其他工业自动化领域，点云库可以用于从实物模型中提取几何信息，进行产品设计和制造。在BIM领域，点云库可以用于处理建筑模型数据，实现建筑信息的快速提取和可视化。
总之，点云库是一个功能强大的开源库，可以帮助各个领域的工程师和研究人员处理点云数据，解决实际问题，推动相关领域的发展。
参考网址：
https://pcl.readthedocs.io
一个独立的、大规模的、开放的项目，用于 2D/3D 图像和点云处理。
github地址：
https://github.com/PointCloudLibrary/pcl
原文始发于微信公众号（GitHubTopp）：Github上很火的一个点云库，下一代机器视觉必要的库
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