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PCL关键点库包含两个点云关键点检测算法的实现。 关键点（也称为兴趣点）是图像或点云中稳定、独立的点，可以使用定义明确的检测标准来识别。 通常，点云中的兴趣点数量将远小于点云数据总数。当与局部特征描述符结合使用时，关键点和描述符可形成原始数据的紧集表示形式。图像配准是将不同数据集转换为一个坐标系的过程，是为了比较或整合具有不同（传感器）来源、时间、深度或视角的数据而提出的。主要用于计算机视觉、医学成像、军事自动目标识别，以及编译和分析卫星图像和数据等领域。PCL的配准库为有组织或无组织的通用数据集提供了大量的点云配准算法，关键思想是识别数据集之间的对应点并找到小化对应点之间的距离（对齐误差）的变换，由于对应搜索受数据集的相对位置和方向的影响，该过程需要重复进行。 一旦对齐误差低于给定阈值，则称该配准完成。

PLC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外形的描述子用于识别物体，利用点云创建并可视化物体表面，等等。PCL目前已成功编译并配置在Linux， MacOS， Windows， 和Android/iOS等平台上。为了简化开发，PCL被分割成了一系列可单独编译的小型代码库。

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