本文介绍了点云的基本概念及其在计算机视觉、机器人学和三维重建中的应用价值。重点讲解了PCL库中处理点云的方法，包括XYZ点云（仅坐标）、XYZRGB点云（带颜色信息）和XYZNormal点云（含法线信息），并给出了相应的PCL代码示例，展示如何创建和操作这些点云结构。
点云（Point Cloud）是由大量的离散点组成的三维数据集合，每个点表示空间中的一个位置和其它属性信息。点云数据在计算机视觉、机器人学和三维重建等领域中具有重要的应用价值。PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，提供了丰富的点云处理算法和工具，用于点云的获取、滤波、配准、分割、特征提取等。
下面将介绍几种常见的点云类型结构以及在PCL中的处理方法。
- XYZ点云结构
XYZ点云结构是最简单的点云表示方式，每个点由其在三维空间中的坐标表示。在PCL中，可以使用pcl::PointXYZ类表示XYZ点云。以下是一个示例代码片段，展示了如何创建一个XYZ点云并添加点：
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
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