常见的三维重建表达方式
深度图其每个像素值代表的是物体到相机xy平面的距离，单位为 mm。
体素是三维空间中的一个有大小的点，一个小方块，相当于是三维空间种的像素。
点云是某个坐标系下的点的数据集。点包含了丰富的信息，实景三维，包括三维坐标X，实景三维建模，Y，三维数据服务，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等。在我看来点云可以将现实世界原子化，通过高精度的点云数据可以还原现实世界。万物皆点云，获取方式可通过三维激光扫描等。
PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和gao效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追zong、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，实景三维数据服务，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。
PCL是一个模块化的C++模板库，其基于以下第三方库：Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA、OpenNI、Qhull，实现点云相关的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追zong、曲面重建、可视化等。
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。
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