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libpcl filters：如采樣、去除離群點、特征提取、擬合估計等數(shù)據(jù)實現(xiàn)過濾器；
libpcl features：實現(xiàn)多種三維特征，如曲面法線、曲率、邊界點估計、矩不變量、主曲率，pfh和fpfh特征，旋轉(zhuǎn)圖像、積分圖像，narf描述子，rift，相對標準偏差，數(shù)據(jù)強度的篩選等等；
libpcl i/o：實現(xiàn)數(shù)據(jù)的輸入和輸出操作，例如點云數(shù)據(jù)文件（pcd）的讀寫；
libpcl segmentation：實現(xiàn)聚類提取，如通過采樣一致性方法對一系列參數(shù)模型（如平面、柱面、球面、直線等）進行模型擬合點云分割提取，提取多邊形棱鏡內(nèi)部點云等等；
libpcl surface：實現(xiàn)表面重建技術，如網(wǎng)格重建、凸包重建、移動*小二乘法平滑等；
libpcl register：實現(xiàn)點云配準方法，如icp等；
libpclkeypoints：實現(xiàn)不同的關鍵點的提取方法，這可以用來作為預處理步驟，決定在哪兒提取特征描述符；
libpcl range ：實現(xiàn)支持不同點云數(shù)據(jù)集生成的范圍圖像。
大勢智慧是一家專注于真實世界三維數(shù)字化重建及三維數(shù)據(jù)服務的高新技術企業(yè)，集群建模，公司在城市*三維建模、模型應用及語義化理解和文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護領域具有*的技術優(yōu)勢和豐富實踐經(jīng)驗。
立體匹配是指根據(jù)所提取的特征來建立圖像對之間的一種對應關系，也就是將同一物理空間點在兩幅不同圖像中的成像點進行一一對應起來。在進行匹配時要注意場景中一些因素的干擾，比如光照條件、噪聲干擾、景物幾何形狀畸變、表面物理特性以及攝像機機特性等諸多變化因素。
半稠密重建：
通常是重建圖像紋理或梯度比較明顯的區(qū)域，這些區(qū)域特征比較鮮明。半稠密重建在直接法視覺slam里比較常見。重建的三維點云相對稠密，三維集群建模，可以滿足部分應用需求。
稠密重建：
稠密重建是對整個圖像或者圖像中的絕大部分像素進行重建。與稀疏、半稠密相比，集群建模軟件價格，稠密重建對場景的三維信息理解更quan面，更能符合應用需求。但是，由于要重建的點云數(shù)量太多，相對耗時。
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