點云庫PCL從入門到精通

第1章概述

11PCL是什么

12點云處理技術(shù)與PCL的前世今生

13點云處理技術(shù)能給工程師們帶來什么

131測繪領(lǐng)域

132無人駕駛領(lǐng)域

133機(jī)器人領(lǐng)域

134人機(jī)交互領(lǐng)域

135逆向工程與其他工業(yè)自動化領(lǐng)域

136BIM領(lǐng)域

14PCL的結(jié)構(gòu)與核心內(nèi)容

第2章PCL入門

21快速安裝與源碼編譯安裝

211Windows下配置安裝PCL開發(fā)

環(huán)境

212ROS下配置搭建PCL開發(fā)環(huán)境

213用第三方預(yù)編譯包從源碼搭建

開發(fā)環(huán)境

214從源碼搭建開發(fā)環(huán)境

22開發(fā)工程的建立與項目管理

221Windows下建立編譯鏈接PCL

工程

222ROS下建立編譯鏈接PCL工程

23PCL編碼風(fēng)格簡介

231PCL編程規(guī)范

232如何編寫新的PCL類

233PCL的點類型以及如何增加

自定義的點類型

234PCL中的異常處理機(jī)制

第3章輸入輸出（IO）

31IO涉及的設(shè)備及相關(guān)概念

311OpenNI及類Kinect設(shè)備

312以Project Tango為代表的便攜式

消費級點云獲取設(shè)備

313PCL目前支持的點云獲取設(shè)備

314PCL中IO模塊及類

32IO入門級實例解析

321PCD文件格式

322PCD文件IO操作

323兩個點云中的字段或數(shù)據(jù)連接

324基于OpenNI接口的點云數(shù)據(jù)

獲取

325PLY、LAS等常見數(shù)據(jù)格式與

PCD的轉(zhuǎn)換

326利用Kinect2獲取點云數(shù)據(jù)

33IO精通級實例解析

331ROS下進(jìn)行點云數(shù)據(jù)實時獲取

與可視化

332自選設(shè)備scanCONTROL與PCL

實時獲取與可視化點云數(shù)據(jù)

333利用Tango進(jìn)行點云數(shù)據(jù)獲取

334基于Structure from Motion 的點云

數(shù)據(jù)獲取

第4章kd tree與八叉樹

41kd tree和八叉樹的概念及

相關(guān)算法

411kd tree概念及相關(guān)算法

412PCL中kd tree模塊及類

413八叉樹概念及相關(guān)算法 

414PCL中八叉樹模塊及類

42kd tree與八叉樹入門級實例解析

421在PCL中如何實現(xiàn)快速鄰域

搜索

422在PCL中如何實現(xiàn)點云壓縮

423基于八叉樹的空間劃分及搜索

操作

424無序點云數(shù)據(jù)集的空間變化

檢測

第5章可視化

51PCL中visualization模塊及類 

52可視化入門級實例解析

521簡單點云可視化

522可視化深度圖像

523PCLVisualizer可視化類

524PCLPlotter可視化特征直方圖

53可視化精通級實例解析

531PCL結(jié)合Qt使用框架

532PCL結(jié)合MFC使用框架

533客戶端瀏覽器上對點云進(jìn)行

可視化

點云庫PCL從入門到精通

目錄

第6章點云濾波

61PCL中實現(xiàn)的濾波算法及相關(guān)概念

611PCL中的點云濾波方案

612雙邊濾波算法

613PCL中filters模塊及類

62點云濾波入門級實例解析

621使用直通濾波器對點云進(jìn)行濾波

處理

622使用VoxelGrid濾波器對點云進(jìn)行

下采樣

623使用StatisticalOutlierRemoval濾波

器移除離群點

624使用參數(shù)化模型投影點云

625從一個點云中提取一個子集

626使用ConditionalRemoval或Radius

OutlierRemoval移除離群點

627CropHull任意多邊形內(nèi)部點云

提取

63點云濾波精通級實例解析：IPhone X

手機(jī)外殼全尺寸檢測

631項目需求概述

632利用濾波可以實現(xiàn)的功能

第7章深度圖像

71RangeImage概念及相關(guān)算法

711深度圖像簡介

712PCL中RangeImage的相關(guān)類 

72深度圖像入門級實例解析

721如何從一個點云創(chuàng)建一個深度

圖像

722如何從深度圖像中提取邊界

73深度圖像精通級實例解析點云到

深度圖的變換與曲面重建

第8章關(guān)鍵點

81關(guān)鍵點概念及相關(guān)算法

82關(guān)鍵點入門級實例解析

821如何從距離圖像中提取NARF

關(guān)鍵點

822SIFT關(guān)鍵點提取 

823Harris關(guān)鍵點提取

83關(guān)鍵點精通級實例解析：基于對應(yīng)點

分類的對象識別

第9章采樣一致性

91隨機(jī)采樣一致性相關(guān)概念及算法

92采樣一致性入門級實例解析

93采樣一致性精通級實例解析：兩兩點

云獲取設(shè)備自動標(biāo)定

931項目需求概述

932具體實現(xiàn)

第10章3D點云特征描述與提取

101特征描述與提取的概念及相關(guān)

算法

10113D形狀內(nèi)容描述子  

1012旋轉(zhuǎn)圖像

1013PCL中特征描述與提取模塊

及類

102點云特征描述與提取入門級實例

解析

1021PCL中描述三維特征相關(guān)基礎(chǔ)

1022估計一個點云的表面法線

1023使用積分圖進(jìn)行法線估計

1024點特征直方圖描述子

1025快速點特征直方圖描述子 

1026估計一點云的VFH特征

1027如何從一個深度圖像中提取

NARF特征

1028特征描述算子算法基準(zhǔn)化分析

1029RoPs特征

10210基于慣性矩與偏心率的

描述子

10211BoundaryEstimation進(jìn)行邊界

提取

103點云特征描述與提取精通級實例

解析

10313D對象識別的假設(shè)驗證

1032隱式形狀模型方法

1033點云數(shù)據(jù)視頻流的剛性物體位姿

估計與跟蹤定位軟件

第11章點云配準(zhǔn)

111PCL中實現(xiàn)的配準(zhǔn)算法及相關(guān)

概念

1111一對點云配準(zhǔn)

1112對應(yīng)估計

1113對應(yīng)關(guān)系去除

1114變換矩陣估算

1115迭代最近點算法

1116采樣一致性初始對齊算法

1117PCL中Registration模塊及類

112點云配準(zhǔn)入門級實例解析

1121如何使用迭代最近點ICP

算法

1122如何逐步匹配多幅點云

1123如何使用正態(tài)分布變換進(jìn)行

配準(zhǔn)

1124交互式迭代最近點配準(zhǔn)

1125剛性物體的位姿估計

113點云配準(zhǔn)精通級實例解析

1131如何將掃描數(shù)據(jù)與模板對象進(jìn)行

配準(zhǔn)

1132基于VFH描述子聚類識別與

位姿估計

1133動態(tài)庫封裝DIY接口與測試

1134交互式多深度攝像頭標(biāo)定

軟件

第12章點云分割

121點云分割概念及相關(guān)算法

1211聚類分割算法

1212基于隨機(jī)采樣一致性的分割

1213PCL中Segmentation模塊及類

122點云分割入門級實例解析

1221在PCL中如何實現(xiàn)平面模型

分割

1222在PCL中如何實現(xiàn)圓柱體模型

分割

1223在PCL中如何實現(xiàn)歐式聚類

提取

1224基于區(qū)域生長的分割

1225基于顏色的區(qū)域生長分割

1226最小圖割的分割

1227基于法線微分的分割

1228基于超體素的點云分割

1229漸進(jìn)式形態(tài)學(xué)濾波地面分割

12210條件歐氏聚類點云分割

123點云分割精通級實例解析：運(yùn)動

對象分割與配準(zhǔn)算法實現(xiàn)

1231代碼

1232各個關(guān)鍵功能步驟分析

1233運(yùn)動分割與配準(zhǔn)結(jié)果

第13章點云曲面重建

131surface模塊中實現(xiàn)的算法及相關(guān)

概念

1311凸包算法

1312Ear Clipping三角化算法

1313貪婪投影三角化算法

1314移動立方體算法

1315泊松曲面重建算法

1316PCL中 surface模塊及類

132點云曲面重建入門級實例解析

1321基于多項式平滑點云及法線估計

的曲面重建

1322在平面模型上構(gòu)建凸（凹）

多邊形

1323無序點云的快速三角化

1324基于B樣條曲線的曲面重建

133點云曲面重建精通級實例解析：

平面點云的B樣條曲線擬合

1331B樣條曲線和B樣條曲線擬合

概述

1332平面點云B樣條曲線擬合詳細(xì)

步驟

第14章電力線巡檢

141電力線巡檢概述

1411電力線巡檢介紹 

1412在電力線巡檢領(lǐng)域做的工作

142電力線巡檢應(yīng)用實例解析

1421電力線點云獲取

1422結(jié)果展示

1423總結(jié)

第15章文物古跡保護(hù)

151文物古跡保護(hù)概述

1511文物古跡保護(hù)介紹

1512在文物古跡保護(hù)領(lǐng)域所做

工作

152文物古跡保護(hù)應(yīng)用實例解析：博物館

文物三維數(shù)字化

1521應(yīng)用概述

1522具體實施步驟

1523博物館文物三維數(shù)字化結(jié)果

展示

1524三維數(shù)字化總結(jié)

第16章地形測量

161地形測繪概述

1611地形測量介紹

1612在地形測量領(lǐng)域所做工作

162地形測量應(yīng)用實例解析：機(jī)載激光雷

達(dá)在山區(qū)地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查中的應(yīng)用

1621應(yīng)用概述

1622具體實施步驟

1623激光雷達(dá)獲取地形數(shù)據(jù)結(jié)果

展示

1624激光雷達(dá)獲取地形數(shù)據(jù)總結(jié)

第17章無人駕駛

171無人駕駛概述

1711無人駕駛介紹 

1712在無人駕駛領(lǐng)域做的工作

172基于點云數(shù)據(jù)獲取與處理技術(shù)的無人

駕駛公司列表

第18章逆向工程

181逆向工程概述

1811逆向工程介紹

1812在逆向工程領(lǐng)域所做工作

182逆向工程應(yīng)用實例解析：汽車部件

逆向工程

1821汽車部件逆向工程概述

1822汽車部件逆向工程解決方案

1823汽車部件逆向工程結(jié)果展示

1824汽車部件逆向工程總結(jié)

第19章植物表型測量

191植物表型測量概述

1911植物表型測量介紹 

1912在植物表型測量領(lǐng)域所做

工作

192植物表型測量應(yīng)用實例解析

1921玉米果穗點云分割

1922玉米葉片點云與莖稈點云

分離

1923激光雷達(dá)林業(yè)資源調(diào)查

第20章家畜表型測量

201家畜表型測量概述

2011家畜表型測量介紹 

2012在家畜表型測量領(lǐng)域所做

工作

202基于點云數(shù)據(jù)的家畜表型測量應(yīng)用

實例解析

2021家畜多視角體表點云獲取

2022基于點云數(shù)據(jù)的家畜自動化體尺

測點提取及交互式體尺測量

附錄：國內(nèi)外點云數(shù)據(jù)處理商業(yè)軟件

集合

參考文獻(xiàn)