3D開源點庫（PointCloud Library）介紹
PCL庫是一個採用模版化的現代c++語言實現，並在底層充分利用了SSE優化指令，演算法中採用了大量的開源庫，包括Eigen（一個用於線性代數的開源模版化庫）、OPenMP（可以參考網站：http://openmp.org）、Intel公司開發的用於多核並行運算的TBB庫（Threading Building Blocks）、以及FLANN（Fast K-Nearest for Approximate Nearest Neighbors），除此以外，在三維展示方面，PCL庫引入了VTK（Visualization Toolkit）。
PCL設計的時候考慮到了開發的簡單和方便性，將這些函式庫分別分成更小的塊進行編譯，主要包括如下模組：
（1）libpcl_filters：實現資料濾波，如向下降取樣、異常資料處理、indices extraction，投影等。
（2）libpcl_feature: 該庫包含大量的3D特徵，如surface normals, curvatures, boundary point estimation, moment invariants, principal curvatures, PFH 和FPFH descriptors, RIFT, RSD, VFH, SIFHT等。
（3）libpcl_io:主要用於輸入輸出。
（4）libpcl_segmentation:實現cluster extraction, model fitting, polygonal prism extraction.
另外，還包括Libpcl_surface, libpcl_registration, libpcl_keypoints, libpcl_range_image等模組，
為了使用PCL，首先需要下載庫，通過官網下載對應的版本，選擇ALL-IN-ONE的安裝包，該包包含了PCL中所使用的全部第三方編譯包。下載完成後直接安裝，路徑可以根據自己的需要進行安裝。安裝完成後：將對應的庫檔案新增到環境變數中（如果要用到第三方的庫，則要將第三方的庫檔案也新增到環境變數中）：
接著，在開發環境IDE中新增對應的路徑，本文是在VS2008中，“工具---選項--專案與解決方案”：
1） 可執行檔案bin的配置
2） 包含檔案include的配置
3）庫檔案lib的配置
特別提示，上面的配置只是舉例，開發人員在配置的時候，一定要將所有的對應檔案都進行配置，即包括PCL庫和所有的第三方的庫的對應檔案的配置。
下面是一個簡單的使用PCL庫的例子（在專案屬性的附加依賴性裡新增使用的lib檔案，如果不知道是哪個lib檔案，則將所有的lib檔案都新增進行），包括：
debug:
pcl_apps_debug.lib
pcl_common_debug.lib
pcl_features_debug.lib
pcl_filters_debug.lib
pcl_io_debug.lib
pcl_io_ply_debug.lib
pcl_kdtree_debug.lib
pcl_keypoints_debug.lib
pcl_octree_debug.lib
pcl_range_image_border_extractor_debug.lib
pcl_registration_debug.lib
pcl_sample_consensus_debug.lib
pcl_search_debug.lib
pcl_segmentation_debug.lib
pcl_surface_debug.lib
pcl_tracking_debug.lib
pcl_visualization_debug.libRelease:
pcl_apps_release.lib
pcl_common_release.lib
pcl_features_release.lib
pcl_filters_release.lib
pcl_io_release.lib
pcl_io_ply_release.lib
pcl_kdtree_release.lib
pcl_keypoints_release.lib
pcl_octree_release.lib
pcl_range_image_border_extractor_release.lib
pcl_registration_release.lib
pcl_sample_consensus_release.lib
pcl_search_release.lib
pcl_segmentation_release.lib
pcl_surface_release.lib
pcl_tracking_release.lib
pcl_visualization_release.lib
程式程式碼如下：
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
using namespace std;
int main( int argc, char* argv[])
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;
cloud.width = 5;
cloud.height = 1;
cloud.is_dense = false;
cloud.points.resize(cloud.height*cloud.width);
for ( size_t i=0; i<cloud.points.size(); ++i )
{
cloud.points[i].x = 1024* rand()/(RAND_MAX+1.0f);
cloud.points[i].y = 1024* rand()/(RAND_MAX+1.0f);
cloud.points[i].z = 1024* rand()/(RAND_MAX+1.0f);
}
pcl::io::savePCDFileASCII("test_pcd.pcd",cloud);
std::cerr<<"Saved"<< cloud.points.size()<<" data points to test_pcd.pcd."<<std::endl;
for ( size_t i=0; i<cloud.points.size(); ++i )
{
std::cerr<<" cloud.points[i].x "<<cloud.points[i].x<<endl<<" cloud.points[i].yx "<<cloud.points[i].y<<endl<<" cloud.points[i].z "<<cloud.points[i].z<<endl;
}
char c= (char)getchar();
return 1;
}執行結果如下圖：
