PCL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。
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。
PCL 起初是 ROS（Robot Operating System）下由来自于慕尼黑工业大学（TUM – Technische Universität München）和斯坦福大学（Stanford University）Radu 博士等人维护和开发的开源项目，主要应用于机器人研究应用领域，随着各个算法模块的积累，于 2011 年独立出来，正式与全球 3D 信息获取、处理的同行一起，组建了强大的开发维护团队，以多所知名大学、研究所和相关硬件、软件公司为主。
发展非常迅速，不断有新的研究机构等加入，在 Willow Garage, NVidia, Google (GSOC 2011), Toyota, Trimble, Urban Robotics, Honda Research Institute 等多个全球知名公司的资金支持下，不断提出新的开发计划，代码更新非常活跃，至今在不到一年的时间内从 1.0 版本已经发布到 1.7.0 版本。
PCL 利用 OpenMP、GPU、CUDA 等先进高性能计算技术，通过并行化提高程序实时性。K 近邻搜索操作的构架是基于 FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)所实现的，速度也是技术中最快的。PCL 中的所有模块和算法都是通过 Boost 共享指针来传送数据的，因而避免了多次复制系统中已存在的数据的需要，从 0.6 版本开始，PCL 就已经被移入到 Windows，MacOS 和 Linux 系统，并且在 Android 系统也已经开始投入使用，这使得 PCL 的应用容易移植与多方发布。
