1. 部分菜單功能【翻譯】
Edit：
- Clone：克隆選中的點雲
- Merge：合並兩個或者多個實體。可以合並點雲（原始雲會被刪除）；可以合並網格（原始網不會修改，CC會創建一個新的網格結構）
Subsample：采集原始點雲的子樣本，可以用隨機、立體、基於八叉樹的方式采集，子樣本會保持原始點雲的標量、顏色、法線等性質。 - Apply Transformation：可以對選中的實體做變換（4*4矩陣、軸線角，歐拉角）
- Multiply / Scale：讓選中實體的坐標倍增。
- Translate / Rotate (Interactive Transformation Tool)：可以相對於另外一個實體或者坐標系移動選中的實體
- Segment (Interactive Segmentation Tool)：通過畫2D多邊形分隔選中的實體
- Crop：分割一個或多個在3D-Box里面的點雲。
- Edit global shift and scale：進行全局變換和和比例縮放。
- Toggle (recursive)：用於控制鍵盤的快捷鍵。
- Delete：刪除選中的實體。
- Colors > Set Unique：為所選實體設置唯一一個的顏色
- Colors > Colorize：為所選實體着色，具體表現為分別用所選顏色乘以當前顏色的RGB而得到新的顏色
- Colors > Levels：通過調整顏色的柱形圖變色，類似於Photoshop的Levels方法
- Colors > Height Ramp：為所選實體設置顏色漸變（線形、梯形、環形）
- Colors > Convert to Scalar Field：將當前的 RGB 顏色字段轉換為一個或幾個標量字段
- Colors > Interpolate from another entity：在所選實體中插入另外一個實體的顏色
- Colors > Clear：移除所選實體的顏色域
- Normals > Compute：計算所選實體的法線
- Normals > Invert：反轉所選實體的法線
- Normals > Orient Normals > With Minimum Spanning Tree：用同樣的方法重新定位點雲的全部法線（最小生成樹）
- Normals > Orient Normals > With Fast Marching：用同樣的方法重新定位點雲的全部法線（快速行進法）
- Normals > Convert to > HSV：將雲的法線轉換到 HSV 顏色字段
- Normals > Convert to > Dip and Dip direction SFs：轉換點雲的法線到兩個標量域
- Normals > Clear：為選定的實體移除法線
- Octree > Compute：強制計算給定實體的八叉樹
- Octree > Resample：通過代替每個八叉樹單元內的所有點來重新取樣
- Mesh > Delaunay 2.5D (XY plane)：計算點雲在xy平面上的2.5D三角剖分（Delaunay 2.5D triangulation，德洛內2.5D三角算法）
- Mesh > Delaunay 2.5D (best fit plane)：計算點雲在最佳平面的2.5D三角剖分（Delaunay 2.5D triangulation，德洛內2.5D三角算法）
- Mesh > Convert texture/material to RGB：將選定網格的網格材料和紋理信息轉換為逐個點的 RGB 字段
- Mesh > Sample points：在一個網格中隨機取樣
- Mesh > Smooth (Laplacian)：平滑一個網格（Laplacian smoothing，拉普拉斯平滑算法）
- Mesh > Subdivide：細分網格，此算法遞歸細分網格三角形，直到他們的表面細分到用戶指定值之下。
- Mesh > Measure surface：測量網格的總體表面積和每個三角形的平均表面積，在控制台輸出
- Mesh > Measure volume：測量閉合網格的體積，在控制台輸出
- Mesh > Flag vertices：檢查網格的基本特性，為每個網格樣本做標志：0 = normal，1 = border，2 = non-manifold
- Mesh > Scalar field > Smooth：平滑網格頂點相關聯的標量場。此方法與高斯濾波（Gaussian Filter）相反。運用qPCV插件后，此方法特別有用
- Mesh > Scalar field > Enhance：增強與網格頂點相關聯的標量場。運用qPCV插件后，此方法特別有用
- Sensors > Edit：修改指定傳感器內外在參數
- Sensors > Ground Based Lidar > Create：創建’Ground Based Lidar’ (= TLS)傳感器實體，附加到所選的點雲
- Sensors > Ground Based Lidar > Show Depth Buffer：顯示選中的Ground Based Lidar的深度
- Sensors > Ground Based Lidar > Export Depth Buffer：以ASCII文件的形式導出選中的Ground Based Lidar傳感器的深度圖
- Sensors > Camera Sensor > Create：創建影像傳感器
- Sensors > Camera Sensor > Project uncertainty：輸出影像模塊不確定的點雲，輸出不確定的x、y、z、3D信息
- Sensors > Camera Sensor > Compute points visibility (with octree)：統計選中影像傳感器選中的點雲。0=NOT VISIBLE，1=VISIBLE
- Sensors > View from sensor：更改當前的 3D 視圖影像設置以匹配選定的傳感器的設置 （用泡沫視圖模式）
Sensors > Compute ranges：計算全部點（對於任何點雲）相對於指定傳感器的范圍 - Sensors > Compute scattering angles：計算全部點（對於任何有法線的雲）相對於選中傳感器分散的角度
- Scalar fields > Show histogram：對當前選中的實體顯示有效標量域的柱形圖
- Scalar fields > Compute statistical parameters：計算統計分布（高斯分布、威布爾分布）
Scalar fields > Gradient：計算標量域的梯度 - Scalar fields > Gaussian filter：通過應用一個立體高斯濾鏡，平滑一個標量域
- Scalar fields > Bilateral filter：用雙邊濾鏡平滑一個標量域
- Scalar fields > Filter by Value：用標量值篩選選定的雲
- Scalar fields > Convert to RGB：將有效的標量場轉化為RGB顏色域
- Scalar fields > Convert to random RGB：將有效的標量場轉化為隨機的RGB顏色域
- Scalar fields > Rename：對選中實體重命名有效的標量域
- Scalar fields > Add constant SF：用一個常數添加一個標量域
- Scalar fields > Add point indexes as SF：用點索引的方式為所選點雲創建一個新的標量域
- Scalar fields > Export coordinate(s) to SF(s)：導出坐標到標量域
- Scalar fields > Set SF as coordinate(s)：為選中的點雲設置標量域的坐標
- Scalar fields > Arithmetic：可以對在同一個點雲的兩個標量域進行標准運算（+，-，*，/），或者對單個標量域進行函數運算
- Scalar fields > Color Scales Manager：色階管理，可以管理和創建新色域
- Scalar fields > Delete：對選中的實體刪除有效的標量域
- Scalar fields > Delete all (!)：對選中的實體刪除全部的有效標量域
Tools：
- Level：可以選擇三個點確定一個平面來操作
- Point picking：可以選擇一個、兩個、三個點來得到各種信息，如點的坐標、RGB、標量值、距離、角度等信息（尤其是兩點間的距離）
- Point list picking：可以選擇多個點創建一個點列表，可以輸出為一個文件、一個新點雲、一個折線
- Clean > Noise filter：類似於qPCL插件的S.O.R.濾鏡，但又更多功能
- Projection > Unroll：展開圓柱或圓錐體的點雲成一個平面
- Projection > Rasterize：柵格化點雲（轉化為2.5D網格），然后可以導出為一個新點雲或者一個光柵圖像
- Projection > Contour plot to mesh：可以把一組折線轉化為網格，輸出邊緣輪廓線
- Projection > Export coordinate(s) to SF(s)：導出坐標到標量域
- Registration > Match bounding-box centers：調整所有選中的實體，讓它們的中心在一個地方
- Registration > Match scales：匹配所有選中實體的規模
- Registration > Align (point pairs picking)：在兩個實體中挑選至少三個對應的點來對齊兩個實體
- Registration > Fine registration (ICP)：自動精確地融合兩個實體。前提是：①兩個雲大體上相融；②表現為同樣的對象或者至少有同樣的形狀
- Distances > Cloud/Cloud dist. (cloud-to-cloud distance)：計算兩個點雲之間的距離
- Distances > Cloud/Mesh dist. (cloud-to-mesh distance)：計算點雲和網格之間的距離
- Distances > Closest Point Set：計算兩個點雲之間最近的點的集合
- Statistics > Local Statistical Test：可以以標量域的局部統計為基礎進行分割和過濾點雲
- Statistics > Compute Stat. Params：計算統計分布（高斯分布、威布爾分布）
- Segmentation > Label Connected Components：設置最小距離，把所選的雲分割成更小的部分，每一部分相互連接
- Segmentation > Cross Section：用戶可以定義一個裁剪框，可調整框的范圍和方向，來裁剪點雲。可以用來：①在一個或多個維度重復分割過程；②獲取多邊形的輪廓
- Segmentation > Extract Sections：可以在一個點雲的頂部畫或者導入多邊形來提取截面和輪廓
- Fit > Plane：匹配點雲中的一個平面和輸出各種信息，如擬合RMS、垂直平面、地質的傾角、傾角方向值等
- Fit > Sphere：適配點雲中的一個球體
- Fit > 2D Polygon：適配點雲中的二維多邊形
- Fit > Quadric：適配點雲中的2.5D曲面
- Other > Density：估量一個點雲的密度
- Other > Curvature：估量一個點雲的曲率
- Other > Roughness：估量一個點雲的粗糙程度
- Other > Remove duplicate points：通過設置兩點之間最小距離來刪除重復的點