PCL框架包括很多先进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：

①创建处理对象，例如滤波、特征估计、图像分割等；

②通过setInputCloud输入初始点云数据，进入处理模块；

③设置算法相关参数；

④调用不同功能的函数实现运算，实景三维集群建模，并输出结果。

大势智慧是一家专注于真实世界三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业，公司在城市高精度三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有先进的技术优势和丰富实践经验。

精细配准是一种更深层次的配准方法。经过前一步粗配准，得到了变换估计值。将此值作为初始值，在经过不断收敛与迭代的精细配准后，达到更加准确的效果。以经典的ICP算法为例，该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离，保证这些点和目标点云的zui近点相互对应，同时构造残差平方和的目标函数。

双目立体视觉重建，在实际应用情况优于其他基于视觉的三维重建方法，也逐渐出现在一部分商业化产品上; 不足的是运算量仍然偏大，而且在基线距离较大的情况下重建效果明显降低 。 作为计算机视觉的关键技术之一，立体视觉法也其弊端。例如，立体视觉需要假设空间的平面是正平面，而实际情况却与此相差甚远。除此之外，匹配还存在歧义性：对于一幅图像上的某些特征点，另外的图像可能存在若干个与之相似的特征点。那么如何选取适配的匹配点，显得较为棘手。除此之外，对于如相机运动参数的确定、大型场景重建需要获取多帧图像等问题，也极大的影响了立体视觉的深层次应用。

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