推荐：用 NSDT设计器 快速搭建可编程3D场景。3D 数据的持续学习正在成为机器学习和理解我们周围世界的越来越重要的部分。 随着新的 3D 数据提取硬件（如深度相机和 LiDAR）在闭路电视、相机和智能手机中变得司空见惯，越来越多的人正在使用它提供的额外维度。 此外，摄影测量和 Structure from Motion 正在成为 3D 重建和建模流程的正常组成部分，并且提取和处理大型 3D 数
排序可视化SelectionSort选择排序很简单，所有的排序算法在前面的博客都有讲解：https://www.jianshu.com/p/7fbf8671c742选择排序很简单，遍历所有元素，查看一下他们的之后最小的元素和当前元素交换即可。模板函数使用上面的swing模板。为了更清楚显示出排序的过程，可以用不同颜色代表排好序和未排好序的。 data.N();
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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Ope
PCL(The Point Cloud Library) 是一个用于2D/3D图像和点云处理的大型的开源项目。PCL框架由许多先进算法构成，包括滤波、特征估计、表面重构、配准、模型拼合和分割等。这些算法有许多应用，例如，过滤噪声数据中的异常值，拼合多组3D点云，分割场景中的相关部分，提取关键点并计算几何
