但为什么呢?

这是因为CloudCompare和OpenGL都使用32位浮点值。与64位值相比，这可以提高速度并增加50%的内存容量。
但是，32位的表示法有一个局限性，那就是分辨率（精度）有限。这里我们就不深入讨论了，我们可以这样说，数字越大，
可以存储的小数位就越少。作为经验法则，“相对”精度（即相对于最大值可以表示的最小量）大致在10-7到10-8之间。
对于用扫描仪坐标系表示的现实点云来说，这通常已经足够了（例如，对于100米范围的扫描，数据表示精度将约为10
-5或10-6米=1至10微米）。

但是，如果云是在地理参考坐标系中表示，则点坐标可能非常大（通常约为106)。在这种情况下，数据表征精度将提高到1或10 cm！
这就是为什么在CloudCompare中加载文件时“移动”点非常重要。否则原始精度将丢失。
CloudCompare将位移和比例值存储为 元数据 ，并（尝试）在整个实体的生命周期中保留这些值。最终，当用
户保存实体时，CloudCompare将还原原始坐标系（ 如果输出文件格式允许存储64位数值 ）。