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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。

点云数据通常出现在逆向工程中，是由测距设备获取的物体表面的信息集合。其扫描资料以点的形式进行记录，这些点既可以是三维坐标，也可以是颜色或者光照强度等信息。通常所使用的点云数据一般包括点坐标精度、空间分辨率和表面法向量等内容。点云一般以pcd格式进行保存，这种格式的点云数据可操作性较强，同时能够提高点云配准融合的速度。