1. 部分菜单功能【翻译】
Edit：
- Clone：克隆选中的点云
- Merge：合并两个或者多个实体。可以合并点云（原始云会被删除）；可以合并网格（原始网不会修改，CC会创建一个新的网格结构）
Subsample：采集原始点云的子样本，可以用随机、立体、基于八叉树的方式采集，子样本会保持原始点云的标量、颜色、法线等性质。 - Apply Transformation：可以对选中的实体做变换（4*4矩阵、轴线角，欧拉角）
- Multiply / Scale：让选中实体的坐标倍增。
- Translate / Rotate (Interactive Transformation Tool)：可以相对于另外一个实体或者坐标系移动选中的实体
- Segment (Interactive Segmentation Tool)：通过画2D多边形分隔选中的实体
- Crop：分割一个或多个在3D-Box里面的点云。
- Edit global shift and scale：进行全局变换和和比例缩放。
- Toggle (recursive)：用于控制键盘的快捷键。
- Delete：删除选中的实体。
- Colors > Set Unique：为所选实体设置唯一一个的颜色
- Colors > Colorize：为所选实体着色，具体表现为分别用所选颜色乘以当前颜色的RGB而得到新的颜色
- Colors > Levels：通过调整颜色的柱形图变色，类似于Photoshop的Levels方法
- Colors > Height Ramp：为所选实体设置颜色渐变（线形、梯形、环形）
- Colors > Convert to Scalar Field：将当前的 RGB 颜色字段转换为一个或几个标量字段
- Colors > Interpolate from another entity：在所选实体中插入另外一个实体的颜色
- Colors > Clear：移除所选实体的颜色域
- Normals > Compute：计算所选实体的法线
- Normals > Invert：反转所选实体的法线
- Normals > Orient Normals > With Minimum Spanning Tree：用同样的方法重新定位点云的全部法线（最小生成树）
- Normals > Orient Normals > With Fast Marching：用同样的方法重新定位点云的全部法线（快速行进法）
- Normals > Convert to > HSV：将云的法线转换到 HSV 颜色字段
- Normals > Convert to > Dip and Dip direction SFs：转换点云的法线到两个标量域
- Normals > Clear：为选定的实体移除法线
- Octree > Compute：强制计算给定实体的八叉树
- Octree > Resample：通过代替每个八叉树单元内的所有点来重新取样
- Mesh > Delaunay 2.5D (XY plane)：计算点云在xy平面上的2.5D三角剖分（Delaunay 2.5D triangulation，德洛内2.5D三角算法）
- Mesh > Delaunay 2.5D (best fit plane)：计算点云在最佳平面的2.5D三角剖分（Delaunay 2.5D triangulation，德洛内2.5D三角算法）
- Mesh > Convert texture/material to RGB：将选定网格的网格材料和纹理信息转换为逐个点的 RGB 字段
- Mesh > Sample points：在一个网格中随机取样
- Mesh > Smooth (Laplacian)：平滑一个网格（Laplacian smoothing，拉普拉斯平滑算法）
- Mesh > Subdivide：细分网格，此算法递归细分网格三角形，直到他们的表面细分到用户指定值之下。
- Mesh > Measure surface：测量网格的总体表面积和每个三角形的平均表面积，在控制台输出
- Mesh > Measure volume：测量闭合网格的体积，在控制台输出
- Mesh > Flag vertices：检查网格的基本特性，为每个网格样本做标志：0 = normal，1 = border，2 = non-manifold
- Mesh > Scalar field > Smooth：平滑网格顶点相关联的标量场。此方法与高斯滤波（Gaussian Filter）相反。运用qPCV插件后，此方法特别有用
- Mesh > Scalar field > Enhance：增强与网格顶点相关联的标量场。运用qPCV插件后，此方法特别有用
- Sensors > Edit：修改指定传感器内外在参数
- Sensors > Ground Based Lidar > Create：创建’Ground Based Lidar’ (= TLS)传感器实体，附加到所选的点云
- Sensors > Ground Based Lidar > Show Depth Buffer：显示选中的Ground Based Lidar的深度
- Sensors > Ground Based Lidar > Export Depth Buffer：以ASCII文件的形式导出选中的Ground Based Lidar传感器的深度图
- Sensors > Camera Sensor > Create：创建影像传感器
- Sensors > Camera Sensor > Project uncertainty：输出影像模块不确定的点云，输出不确定的x、y、z、3D信息
- Sensors > Camera Sensor > Compute points visibility (with octree)：统计选中影像传感器选中的点云。0=NOT VISIBLE，1=VISIBLE
- Sensors > View from sensor：更改当前的 3D 视图影像设置以匹配选定的传感器的设置 （用泡沫视图模式）
Sensors > Compute ranges：计算全部点（对于任何点云）相对于指定传感器的范围 - Sensors > Compute scattering angles：计算全部点（对于任何有法线的云）相对于选中传感器分散的角度
- Scalar fields > Show histogram：对当前选中的实体显示有效标量域的柱形图
- Scalar fields > Compute statistical parameters：计算统计分布（高斯分布、威布尔分布）
Scalar fields > Gradient：计算标量域的梯度 - Scalar fields > Gaussian filter：通过应用一个立体高斯滤镜，平滑一个标量域
- Scalar fields > Bilateral filter：用双边滤镜平滑一个标量域
- Scalar fields > Filter by Value：用标量值筛选选定的云
- Scalar fields > Convert to RGB：将有效的标量场转化为RGB颜色域
- Scalar fields > Convert to random RGB：将有效的标量场转化为随机的RGB颜色域
- Scalar fields > Rename：对选中实体重命名有效的标量域
- Scalar fields > Add constant SF：用一个常数添加一个标量域
- Scalar fields > Add point indexes as SF：用点索引的方式为所选点云创建一个新的标量域
- Scalar fields > Export coordinate(s) to SF(s)：导出坐标到标量域
- Scalar fields > Set SF as coordinate(s)：为选中的点云设置标量域的坐标
- Scalar fields > Arithmetic：可以对在同一个点云的两个标量域进行标准运算（+，-，*，/），或者对单个标量域进行函数运算
- Scalar fields > Color Scales Manager：色阶管理，可以管理和创建新色域
- Scalar fields > Delete：对选中的实体删除有效的标量域
- Scalar fields > Delete all (!)：对选中的实体删除全部的有效标量域
Tools：
- Level：可以选择三个点确定一个平面来操作
- Point picking：可以选择一个、两个、三个点来得到各种信息，如点的坐标、RGB、标量值、距离、角度等信息（尤其是两点间的距离）
- Point list picking：可以选择多个点创建一个点列表，可以输出为一个文件、一个新点云、一个折线
- Clean > Noise filter：类似于qPCL插件的S.O.R.滤镜，但又更多功能
- Projection > Unroll：展开圆柱或圆锥体的点云成一个平面
- Projection > Rasterize：栅格化点云（转化为2.5D网格），然后可以导出为一个新点云或者一个光栅图像
- Projection > Contour plot to mesh：可以把一组折线转化为网格，输出边缘轮廓线
- Projection > Export coordinate(s) to SF(s)：导出坐标到标量域
- Registration > Match bounding-box centers：调整所有选中的实体，让它们的中心在一个地方
- Registration > Match scales：匹配所有选中实体的规模
- Registration > Align (point pairs picking)：在两个实体中挑选至少三个对应的点来对齐两个实体
- Registration > Fine registration (ICP)：自动精确地融合两个实体。前提是：①两个云大体上相融；②表现为同样的对象或者至少有同样的形状
- Distances > Cloud/Cloud dist. (cloud-to-cloud distance)：计算两个点云之间的距离
- Distances > Cloud/Mesh dist. (cloud-to-mesh distance)：计算点云和网格之间的距离
- Distances > Closest Point Set：计算两个点云之间最近的点的集合
- Statistics > Local Statistical Test：可以以标量域的局部统计为基础进行分割和过滤点云
- Statistics > Compute Stat. Params：计算统计分布（高斯分布、威布尔分布）
- Segmentation > Label Connected Components：设置最小距离，把所选的云分割成更小的部分，每一部分相互连接
- Segmentation > Cross Section：用户可以定义一个裁剪框，可调整框的范围和方向，来裁剪点云。可以用来：①在一个或多个维度重复分割过程；②获取多边形的轮廓
- Segmentation > Extract Sections：可以在一个点云的顶部画或者导入多边形来提取截面和轮廓
- Fit > Plane：匹配点云中的一个平面和输出各种信息，如拟合RMS、垂直平面、地质的倾角、倾角方向值等
- Fit > Sphere：适配点云中的一个球体
- Fit > 2D Polygon：适配点云中的二维多边形
- Fit > Quadric：适配点云中的2.5D曲面
- Other > Density：估量一个点云的密度
- Other > Curvature：估量一个点云的曲率
- Other > Roughness：估量一个点云的粗糙程度
- Other > Remove duplicate points：通过设置两点之间最小距离来删除重复的点