Point Clouds Library （PCL） 是由Radu Bogdan等人开发的一个开源项目，其最初的动机是专注于点云感知的应用，并集成大量高级的用语3D感知的方法，适用于3 Building Blcoks，这个库实现的算法包括：Filtering, feature estimation, surface reconstruction, registration, model fitting and segmentation. PCL库还支持ROS（Robot operating system）.
PCL库是一个采用模版化的现代c++语言实现，并在底层充分利用了SSE优化指令，算法中采用了大量的开源库，包括Eigen（一个用于线性代数的开源模版化库）、OPenMP（可以参考网站：http://openmp.org）、Intel公司开发的用于多核并行运算的TBB库（Threading Building Blocks）、以及FLANN（Fast K-Nearest for Approximate Nearest Neighbors），除此以外，在三维展示方面，PCL库引入了VTK（Visualization Toolkit）。
PCL设计的时候考虑到了开发的简单和方便性，将这些函数库分别分成更小的块进行编译，主要包括如下模块：
（1）libpcl_filters：实现数据滤波，如向下降采样、异常数据处理、indices extraction，投影等。
（2）libpcl_feature: 该库包含大量的3D特征，如surface normals, curvatures, boundary point estimation, moment invariants, principal curvatures, PFH 和FPFH descriptors, RIFT, RSD, VFH, SIFHT等。
（3）libpcl_io:主要用于输入输出。
（4）libpcl_segmentation:实现cluster extraction, model fitting, polygonal prism extraction.
另外，还包括Libpcl_surface, libpcl_registration, libpcl_keypoints, libpcl_range_image等
更多信息请参考官网：http://www.pointclouds.org/