第一步：对PCL有总体的了解
1、 什么是PCL？ 2、 PCL的发展史 3、 PCL的结构和内容 4、 PCL的应用
1、 什么是PCL？
PCL（Point Cloud Library），是一个用于三维点云处理的开源库。它包含了从传感器或三维数据文件中检索三维点云的各种处理。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，且PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用，可在Windows、Linux、Mac OS X等操作系统中运行。
2、PCL的发展史
PCL起初由ROS（Robot Operating System）下来自斯坦福大学的Radu博士等人维护和开发的开源项目，主要应用于机器人研究应用领域，随着算法模块的积累，与2011年独立出来，与全球3D信息获取、处理的同行一起组件了强大的开发维护团队，以多所知名大学、研究所和相关软硬件公司为主。PCL继续加入的算法等详情可见（https://pointclouds.org/）。
3、PCL的结构和内容
对于3D点云处理来说，PCL完全是一个模块化的现代C++模板库，它基于一下第三方库：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、追踪、曲面重建、可视化等。
4、PCL的应用
1）机器人领域：机器人对环境的有效感知、辨别与认知； 2）CAD/CAM、逆向工程：从海量点云数获取模型的曲面模型； 3）激光遥感测量：获取地形表面三维空间信息； 4）虚拟现实、人机交互：适人化多为信息空间。
