3D point cloud and mesh processing software,Open Source Project,Based on Qt5.
CloudCompare是一款基于GPL开源协议的3D点云处理软件，可以在Windows、MacOS和Linux上运行。我们可以通过阅读其源码来一窥3D点云处理的基本算法，也可以通过设计新的plugin来拓展本软件。
CloudCompare是一个三维点云（网格）编辑和处理软件。最初，它被设计用来对稠密的三维点云进行直接比较。它依赖于一种特定的八叉树结构，在进行点云对比这类任务时具有出色的性能。此外，由于大多数点云都是由地面激光扫描仪（例如LMI）采集的，CloudCompare的目的是在一台标准笔记本电脑上处理大规模的点云——通常超过1000万个点云。例如在一台带有双核处理器的笔记本电脑上，计算出300万个点到14000个三角形网格的距离需要10秒。
1、官网
http://www.cloudcompare.org/forum/
主程序源码，基于Qt5
https://github.com/CloudCompare/CloudCompare
CCLib库（包含核心算法）
https://github.com/CloudCompare/CCCoreLib
其他组件：
https://github.com/CloudCompare/CloudCompare/tree/master/libs
qCC_db（数据库）
qCC_io（文件I/O库）
qCC_gl（基于OpenGL的3D显示库）
2、源码编译
准备好环境：VS2017+Qt5.12.9 x64
(1)把CCCoreLib源码包解压到CloudCompare旗下的路径：
\CloudCompare-master\libs\qCC_db\extern\CCCoreLib
(2)使用cmake生成VS2017 x64的工程。其中Plugin的选项：
默认情形下，只有PLUGIN_IO_QCORE打钩。除了PLUGIN_IO_QCORE是必需品之外，CloudCompare不需要任何plugin。
有兴趣的读者，可以勾选PLUGIN_EXAMPLE_???这几个插件学习研究一下下。
(3)一键编译到底，成功！最终会生成两个exe，分别是主程序CloudCompare和小工具ccViewer。
\CloudCompare-master\build64\qCC\Debug\CloudCompare.exe
\CloudCompare-master\build64\ccViewer\Debug\ccViewer.exe
如果勾选了插件文件，则需要手动把.dll文件拷贝到以下路径：
\CloudCompare-master\build64\qCC\Debug\data\plugins
(4)ccViewer是配套的小工具，可以查看3d视图。它支持很多种文件格式，最简单的是txt文本。
我们输入以下xyz坐标，即可查看3d效果。
3、参考文献
《CloudCompare：三维点云（网格）编辑和处理工具》
微信公众号：点云PCL ，作者：dianyunPCL
《基于Qt的OpenGL点云显示基本框架》
https://blog.csdn.net/bohaijun_123/article/details/78107621
我的另一篇博文：
https://libaineu2004.blog.csdn.net/article/details/108401413
x、题外话
（1）点云库
PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。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，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用。
（2）一个精简的开源点云库
Cilantro是一个精简高效的点云数据处理库，编程是C++，依赖项较少，但是相比较于PCL来说，代码更有可读性，PCL中大量的使用C++高级特性，阅读起来比较难并且不易重构拆解代码，而cilantro重点放在了3D案例上，尽量减少了样板代码的数量，包含了对点云常见的操作，是一个比较简单易懂的API，所以该库可以被广泛的模块化，并且支持多维度数据进行操作，同时保证对算法模块的模块化和可扩展性。作者是一位在Magic leap公司工作的计算机视觉工程师，是马里兰大学伯克利分校的计算机科学博士，是感知机器人小组的成员。
https://github.com/kzampog/cilantro
（3）免费的几何库
http://geometryhub.net/overview
BGL (Basic Geometry Library) 包含了三维数据处理最基础的数据结构。用户可以很方便的使用它来开发各种几何相关的算法。
它是免费的，可以无限制的使用，包括科研，商业产品等。
Geometry++
Geometry++是一个支持多平台的三维数据处理几何库，可以作为三维数据处理软件的几何引擎来使用
http://geometryhub.net/geometryplusplus
Magic3D
Magic3D提供了三维点云和网格数据处理的基本功能。所有功能的几何算法采用了BGL和Geometry++几何库
http://geometryhub.net/magic3d
（4）三维深度学习之pointnet
http://stanford.edu/~rqi/pointnet/
http://stanford.edu/~rqi/pointnet2/
https://github.com/charlesq34/pointnet
https://github.com/charlesq34/pointnet2
