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PCL点云库的基本数据类型
初学PCL点云库，对于点云处理很好奇，但入门门槛比较难，由于之前有过三维几何处理算法的基础（网格变形、特征分割、曲面上的最短路径、网格曲面的各种参数化、特征重用等相关算法基础），对于三维点集的数据类型的理解，相对比较容易，所以想通过各种渠道学一下pcl库，来提升自我。
本人的学习习惯，先从简单的入手，对于一个新的库，先从基础数据类型学起，毕竟后面的算法都是在这些简单的类型上堆砌。学习写博的过程，一方面是为了积累文字表达能力，另一方面也是沉淀一下自己的知识面，以后忘记时候还可以回头看看。
PCL点云库的基础数据类型共25个
1、 PointXYZ 访问方式：points[i].data[0] 或 points[i].x
2、 PointXYZI
3、 PointXYZRGBA
4、 PointXYZRGB
5、 PointXY
6、 InterestPoint
7、 Narmal
8、 PointNormal
9、 PointXYZRGBNormal
10、 PointXYZINormal
11、 PointWithRange 包含视点到采样点之间的距离测量值
12、 PointWithViewpoint 包含视点信息
13、 MomentInvariants 面片的三个不变矩的point类型（暂时看不懂）
14、 PrincipalRadiiRSD 曲面块上的RSD半径（一头雾水）
15、 Boundary
16、 PrincipalCurvature
17、 PFHSignature125 点的特征直方图
18、 FPFHSignature33 快速点的特征直方图
19、 VFHSignature308 视点的特征直方图
20、 Narf36 归一化对齐半径特征
21、 BorderDescription
22、 IntensityGradient 给顶点强度的梯度
23、 Histogram 存储一般用途的n维直方图
24、 PointWithScale
25、 PointSurfel 坐标、法线、GRB、半径、可信度和曲率的复杂信息类型