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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，并输出结果。
双目重建通常又称之为，立体匹配、双目匹配、双目立体视觉、静态匹配等。
根据所用的相机差异，比如zhen孔相机、鱼眼相机，智慧应急安防，实现略有差别。根据重建时匹配方式的不同，又可以分为全局、本全局、局部匹配。
其过程可描述如下：利用左右相机得到的两幅矫正图像，通过一幅图在另一幅图上找匹配，然后根据三角测量原理恢复出环境三维信息。在鱼眼相机的匹配中，也有不矫正图像，直接匹配的做法，这样做需要计算图像极线。
由于整个匹配的过程只需一个时刻的左右图像，所以也有人称为静态立体视觉。
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。
PCL部分常用的算法模块：
libpcl I/O：完成数据的输入、输出过程，如点云数据的读写；
libpcl filters：完成数据采样、特征提取、参数拟合等过程；
libpcl register：完成深度图像的配准过程，例如迭代zui近点算法；
libpcl surface：完成三维模型的表面生成过程，包括三角网格化、表面平滑等。
