Clone：克隆選中的點雲
Merge：合并兩個或者多個實體。可以合并點雲(原始雲會被删除)；可以合并網格(原始網不會修改，CC會建立一個新的網格結構)
Subsample：采集原始點雲的子樣本，可以用随機、立體、基于八叉樹的方式采集，子樣本會保持原始點雲的标量、顔色、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：讓選中實體的坐标倍增。
Translate / Rotate (Interactive Transformation Tool)：可以相對于另外一個實體或者坐标系移動選中的實體
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裡面的點雲。
Edit global shift and scale：進行全局變換和和比例縮放。
Toggle (recursive)：用于控制鍵盤的快捷鍵。
Delete：删除選中的實體。
Colors > Set Unique：為所選實體設定唯一一個的顔色
Colors > Colorize：為所選實體着色，具體表現為分别用所選顔色乘以目前顔色的RGB而得到新的顔色
Colors > Levels：通過調整顔色的柱形圖變色，類似于Photoshop的Levels方法
Colors > Height Ramp：為所選實體設定顔色漸變(線形、梯形、環形)
Colors > Convert to Scalar Field：将目前的 RGB 顔色字段轉換為一個或幾個标量字段
Colors > Interpolate from another entity：在所選實體中插入另外一個實體的顔色
Colors > Clear：移除所選實體的顔色域
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：将雲的法線轉換到 HSV 顔色字段
Normals > Convert to > Dip and Dip direction SFs：轉換點雲的法線到兩個标量域
Normals > Clear：為標明的實體移除法線
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内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，德洛内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，德洛内2.5D三角算法)
Mesh > Convert texture/material to RGB：将標明網格的網格材料和紋理資訊轉換為逐個點的 RGB 字段
Mesh > Sample points：在一個網格中随機取樣
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使用者指定值之下。
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，為每個網格樣本做标志：0 = normal，1 = border，2 = non-manifold
Mesh > Scalar field > Smooth：平滑網格頂點相關聯的标量場。此方法與高斯濾波(Gaussian Filter)相反。運用qPCV插件後，此方法特别有用
Mesh > Scalar field > Enhance：增強與網格頂點相關聯的标量場。運用qPCV插件後，此方法特别有用
Sensors > Edit：修改指定傳感器内外在參數
Sensors > Ground Based Lidar > Create：建立’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檔案的形式導出選中的Ground Based Lidar傳感器的深度圖
Sensors > Camera Sensor > Create：建立影像傳感器
Sensors > Camera Sensor > Project uncertainty：輸出影像子產品不确定的點雲，輸出不确定的x、y、z、3D資訊
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：更改目前的 3D 視圖影像設定以比對標明的傳感器的設定 (用泡沫視圖模式)
Sensors > Compute ranges：計算全部點(對于任何點雲)相對于指定傳感器的範圍
Sensors > Compute scattering angles：計算全部點(對于任何有法線的雲)相對于選中傳感器分散的角度
Scalar fields > Show histogram：對目前選中的實體顯示有效标量域的柱形圖
Scalar fields > Compute statistical parameters：計算統計分布(高斯分布、威布爾分布)
Scalar fields > Gradient：計算标量域的梯度
Scalar fields > Gaussian filter：通過應用一個立體高斯濾鏡，平滑一個标量域
Scalar fields > Bilateral filter：用雙邊濾鏡平滑一個标量域
Scalar fields > Filter by Value：用标量值篩選標明的雲
Scalar fields > Convert to RGB：将有效的标量場轉化為RGB顔色域
Scalar fields > Convert to random RGB：将有效的标量場轉化為随機的RGB顔色域
Scalar fields > Rename：對選中實體重命名有效的标量域
Scalar fields > Add constant SF：用一個常數添加一個标量域
Scalar fields > Add point indexes as SF：用點索引的方式為所選點雲建立一個新的标量域
Scalar fields > Export coordinate(s) to SF(s)：導出坐标到标量域
Scalar fields > Set SF as coordinate(s)：為選中的點雲設定标量域的坐标
Scalar fields > Arithmetic：可以對在同一個點雲的兩個标量域進行标準運算(+，-，*，/)，或者對單個标量域進行函數運算
Scalar fields > Color Scales Manager：色階管理，可以管理和建立新色域
Scalar fields > Delete：對選中的實體删除有效的标量域
Scalar fields > Delete all (!)：對選中的實體删除全部的有效标量域