点云与三维图像的关系：三维图像是一种特殊的信息表达形式，其特征是表达的空间中三个维度的数据，表现形式包括：深度图（以灰度表达物体与相机的距离），几何模型（由CAD软件建立），点云模型（所有逆向工程设备都将物体采样成点云）。和二维图像相比，三维图像借助第三个维度的信息，可以实现天然的物体——背景解耦。点云数据是最为常见也是最基础的三维模型。点云模型往往由测量直接得到，每个点对应一个测量点，未经过其他处理手段，故包含了最大的信息量。这些信息隐藏在点云中需要以其他提取手段将其萃取出来，提取点云中信息的过程则为三维图像处理。

点云的概念：点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是点的集合，称之为“点云”（Point Cloud）。

点云的获取设备：RGBD设备是获取点云的设备，比如PrimeSense公司的PrimeSensor、微软的Kinect、华硕的XTionPRO。

点云的内容：根据激光测量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和激光反射强度（Intensity），强度信息与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向，以及仪器的发射能量，激光波长有关。 根据摄影测量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和颜色信息（RGB）。 结合激光测量和摄影测量原理得到点云，包括三维坐标（XYZ）、激光反射强度（Intensity）和颜色信息（RGB）。

点云的属性：空间分辨率、点位精度、表面法向量等。

点云存储格式：*.pts; *.asc ; *.dat; .stl ; [1] .imw；.xyz；.las。LAS格式文件已成为LiDAR数据的工业标准格式，LAS文件按每条扫描线排列方式存放数据,包括激光点的三维坐标、多次回波信息、强度信息、扫描角度、分类信息、飞行航带信息、飞行姿态信息、项目信息、GPS信息、数据点颜色信息等。

C–class（所属类） F一flight（航线号） T一time（GPS时间） I一intensity（回波强度） R一return（第几次回波） N一number of return（回波次数） A一scan angle（扫描角） RGB一red green blue（RGB颜色值）

点云的数据类型： （1）pcl::PointCloudpcl::PointXYZ PointXYZ 成员：float x，y，z;表示了xyz3D信息，可以通过points[i].data[0]或points[i].x访问点X的坐标值 （2）pcl::PointCloudpcl::PointXYZI PointXYZI成员：float x, y, z, intensity; 表示XYZ信息加上强度信息的类型。 （3）pcl::PointCloudpcl::PointXYZRGB PointXYZRGB 成员：float x,y,z,rgb; 表示XYZ信息加上RGB信息，RGB存储为一个float。 （4）pcl::PointCloudpcl::PointXYZRGBA PointXYZRGBA 成员：float x , y, z; uint32_t rgba; 表示XYZ信息加上RGBA信息，RGBA用32bit的int型存储的。 （5） PointXY 成员：float x,y;简单的二维x-y点结构 （6）Normal结构体：表示给定点所在样本曲面上的法线方向，以及对应曲率的测量值，用第四个元素来占位，兼容SSE和高效计算。

参考：点云概念与点云处理

推荐：点云深度学习的3D场景理解