点云是数据点的集合，其中数据集的各个点代表在现实世界中扫描对象的曲面点的坐标。点云用于测量现实世界场景，通常由LIDAR扫描仪和其他设备产生。点云处理用于增强现实（AR）和虚拟现实（VR）应用以及机器人学和自动驾驶中的感知和导航。
共同点云处理任务包括：
- 读取和写入点云数据进行分析和显示
- 转换，过滤和注册3D点云
- 将3D点云分部分割成簇并将其拟合到几何形状
点云处理工作流的主要组件是：
- 阅读和可视化数据
- 注册和缝合一系列点云
- 将点云数据分段为集群
读取和可视化数据示例：基于车辆的点云数据的可视化。
注册和缝合一系列点云示例：3D使用迭代最近点（ICP）算法的场景重建。
将点云数据分段为群集示例：组织的LIDAR数据被分割成簇。黑色代表接地点，彩色点代表潜在的障碍。
有关详细信息，请参阅计算机Vision Toolbox™。
