3D点云到底是什么？10张图讲透
3D点云是一组分布在三维空间中的离散点。每个点至少包含x、y、z坐标，还可附带颜色、反射强度、法向量等信息。
它不像图像拥有规则像素网格：点的数量、密度和顺序都可能变化，因此模型既要理解单个点，也要建模局部邻域和整体空间结构。
点云常由激光雷达、深度相机或摄影测量生成。典型流程是：去噪与下采样→坐标变换与多帧配准→构造邻域或体素→模型提取几何特征→输出结果并后处理。
核心任务包括整云分类、3D目标检测、点级分割和点云配准。常见模型有PointNet、PointNet++、VoxelNet、SECOND和Point Transformer。
应用覆盖自动驾驶、机器人定位避障、测绘与BIM、工业尺寸检测、文物数字化和数字孪生。
落地时重点检查坐标系、单位、点密度、遮挡与数据划分。相邻帧不要跨训练集和测试集，否则容易数据泄漏。
3D点云 计算机视觉 激光雷达 深度学习