深度学习和PCL库都可以用来做点云处理任务，但是二者侧重点有所不同。
1、PCL库（点云库）是一个专门用于点云处理和三维几何分析的开源类库，常用于以下任务：
1、点云滤波：用于去除噪音、下采样和平滑等操作，入统计滤波、体素滤波和高斯滤波等。
2、特征提取和描述：用于捕获地点云数据的表面特征，入法线估计、曲率计算、局部特征描述子（如FPFH、SHOT）等。
3、点云配准：，用于将不同视角或不同时间的点云数据对齐，如ICP（迭代最近点）、NDT（正态分布变换）和特征匹配配准等。
4、特征匹配与物体识别：用于在点云数据中找到相似的特征点或取于，从而实现物体识别、目标跟踪和场景重建等任务。
5、点云分割与聚类：可将点云数据划分为不同的物体或区域，如具有欧式i聚类或基于几何特征的分割算法。
6、立体测量：用于从点云数据中提取处物体的形状、尺寸和位置等参数。
6、表面重建：PCL库提供了点云表面重建算法，可根据离散的点云数据生成连续的表面模型，如泊松重建、移动最小二乘等。
2、更适合用深度学习方法的点云处理任务：
1、点云分类：深度学习可以通过卷积神经网络（CNN）或图卷积神经网络（GCN）等方法，直接从点云数据中提取特征并分类，比如对不同物体进行分类。
2、目标检测与识别：深度学习可以利用三维卷积神经网络（3D CNN）或基于图像的方法来检测和识别点云数据中的目标物体，如自动驾驶中的车辆、行人等。
3、语义分割：深度学习可以将点云数据中的每个点标记为不同的语义类别，如建筑物、道路、植被等，实现点云的语义分割。
4、实例分割与场景理解：通过联合深度学习和三维几何信息，可以实现点云中不同物体i的实例分割，并进一步理解整个场景的结构和语义。
5、点云生成与重建：深度学习可以利用生成对抗网络（GAN）或自动编码器（AE）等方法，从原始或不完整的点云数据中恢复缺失的部分，或者生成全息年的合成点云数据。
6、动作识别与行为分析：利用深度学习方法，可以从点云数据中提取人体动作或行为的特征，实现动作识别与行为分析，如姿态估计、动作推断
深度学习方法在点云任务中能够利用机器学习的能力来学习和提取丰富的特征表示，对于复杂的数据模式和大规模数据集通常具有更优的性能。然而，深度学习也需要大量的标注数据和计算资源来训练和部署模型，同时在一些实时性要求较高的应用场景中可能表现不够高效。
3、一些处理点云的深度学习模型：
-
PointNet: PointNet是一种用于点云分类、分割和语义分割的基础模型。它能够直接处理无序点云数据，通过对每个点进行局部和全局特征提取，实现对点云数据的高效处理。
-
PointNet: PointNet是PointNet的改进版本，用于对点云进行层次化特征学习。它通过构建点云的层次结构，逐级提取更丰富的特征信息，提高了点云的表示能力。
-
PointCNN: PointCNN是一种卷积神经网络模型，用于处理点云数据的分类和分割。它通过自适应卷积的方式，对点云的局部结构进行感知和学习，并实现高效的点云表示。
-
Frustum PointNets: Frustum PointNets是一种用于点云的3D物体检测和位姿估计的模型。该模型通过从图像中生成视锥体，然后将视锥体内的点云输入PointNet进行处理，实现对三维物体的检测和姿态估计。
-
PointRCNN: PointRCNN是一种用于点云的三维物体检测的模型。它通过首先生成候选框，然后对每个候选框中的点云进行特征提取和分类，实现对物体的检测和识别。
这些都是比较旧的。
4、PCL库与深度学习都可以执行目标检测与识别以及实例分割这两个任务，但是在这方面存在区别：
1、方法原理：PCL库使用传统的计算机视觉方法和几何处理技术来处理点云数据，例如统计滤波、曲率计算和几何变换等。深度学习方法则利用神经网络模型，通过训练大量参数，直接从原始数据中学习特征并进行目标检测和识别。
2、特征表示：PCL里通常使用手工设计的特征表示方法，比如法线、曲率和描述子等，这些特征是基于几何和物理属性的。深度学习方法能够自动地学习数据的抽象表示方式，并直接从原始数据中提取特征，无需手动设计。
3、数据需求：深度学习方法通常需要大量标注数据来进行训练，特别是在点云任务中，需要大量的三维标注信息。相比之下，PCL库方法可以使用较少的标注数据进行物体识别和分割。
4、适应性：深度学习方法通常在大规模和复杂的数据集上表现较好，能够学习更复杂和高级语义的模式。PCL库方法更适合处理简单场景或者对几何特征敏感的任务。
5、计算资源：深度学习方法通常需要较强的计算资源，特别是训练大型网络模型时，需要进行大量计算和内存消耗。相比之下，PCL库方法的计算复杂度较低，并且可以在相对较低的硬件要求下运行。
综上所述，PCL库和深度学习方法在目标检测、实例分割等点云任务上有格子的优缺点。选择合适的方法应考虑任务需求、数据特点和计算资源等因素、一般而言，深度学习方法在大规模数据、高级语义任务中表现更好，而PCL库方法则在简单场景、对几何特征敏感的任务中具有优势。因此，根据具体需求选择合适的方法是非常重要的。
声明：
图片与文字整理自网路，如有侵权，立删！
