pcl中的基本的資料型別是點雲(pointcloud)，是乙個c++類。它包括以下成員：
1、width(int)
對於有組織的點雲資料，它代表資料集的寬度；
對於無組織的點雲資料，它代表該點雲中所有點的個數。
有組織點雲(organized point cloud)，是類似影象矩陣的有組織的點雲資料，被拆分為行列，它能夠快速的根據空間關係進行近鄰操作，加快運算速度，降低使用pcl某些演算法的成本。
例子：
cloud.width = 640; // there are 640 points per line對於有組織點雲資料，它代表點雲資料的高度（行數）；
對於無組織點雲資料，它被規定為1，這也是判定點雲資料集是否有組織的依據。
例子：
cloud.width = 640; // image-like organized structure, with 640 rows and 480 columns,
cloud.height = 480; // thus 640*480=307200 points total in the dataset
cloud.width = 307200;
cloud.height = 1; // unorganized point cloud dataset with 307200 points
點雲資料中所有點均有值為true，有inf/nan為false。
4、其他：sensor_origin_ (eigen::vector4f)、sensor_orientation_ (eigen::quaternionf)
這兩個通常是可選項，大部分演算法用不到這兩個。
為了簡化開發,點雲資料類包含許多幫助器成員函式。例如, 使用者不必在**中檢查高度是否等於1, 便可以檢視資料集是否已組織, 而是使用:
if (!cloud.isorganized ())
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