物联网智慧城市-武汉大势智慧-智慧城市

libpcl filters：如采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器；

libpcl features：实现多种三维特征，如曲面法线、曲率、边界点估计、矩不变量、主曲率，pfh和fpfh特征，大数据智慧城市，旋转图像、积分图像，narf描述子，rift，相对标准偏差，智慧城市，数据强度的筛选等等；

libpcl i/o：实现数据的输入和输出操作，例如点云数据文件（pcd）的读写；

libpcl segmentation：实现聚类提取，如通过采样一致性方法对一系列参数模型（如平面、柱面、球面、直线等）进行模型拟合点云分割提取，提取多边形棱镜内部点云等等；

libpcl surface：实现表面重建技术，如网格重建、凸包重建、移动zui小二乘法平滑等；

libpcl register：实现点云配准方法，如icp等；

libpclkeypoints：实现不同的关键点的提取方法，这可以用来作为预处理步骤，决定在哪儿提取特征描述符；

libpcl range ：实现支持不同点云数据集生成的范围图像。

飞行时间法(time of flight，tof)指的是在---及声速一定的前提下，通过测量发射信号与接收信号的飞行时间间隔来获得距离的方法。这种信号可以是超声波，也可以是红外线等。飞行时间法相较于立体视觉法而言，具有不受基线长度---、与纹理无关、成像速度快等特点。但是其也有一定的缺点。首先，tof相机的分辨率非常低。其次，tof相机容易受到环境因素的影响，如混合像素、外界光源等，导致景物---不准确；系统误差与随机误差对测量结果的影响很大，需要进行后期数据处理，主要体现在场景像素点的位置重合上。