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點云庫(Point Cloud Library, PCL)是在吸收了點云相關(guān)研究基礎(chǔ)上建立起來的跨平臺開源庫，可在Windows、 Linux、 Android、 Mac OS X，以及大部分嵌入式實時系統(tǒng)上運行，目前已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用。本書為應(yīng)用點云庫技術(shù)的指導(dǎo)圖書，旨在幫助讀者對其以快速、有效的方式上手操作并實際應(yīng)用，*大限度地節(jié)省讀者的入門與技術(shù)提升時間。書中首先介紹了三維點云處理的相關(guān)理論知識，之后則重點從實際的點云處理功能模塊出發(fā)，通過大量具體的實踐案例介紹如何使用該項技術(shù)解決實際問題。
本書可作為計算機圖形學(xué)、機器人、遙感測量、虛擬現(xiàn)實、人機交互、CAD／CAM逆向工程等領(lǐng)域的科研人員進行產(chǎn)品開發(fā)、科研項目、課題項目時的參考指南，也可作為大中專院校及培訓(xùn)班相關(guān)專業(yè)師生的學(xué)習(xí)手冊。

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機器人領(lǐng)域
134人機交互領(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行濾波
處理
622使用VoxelGrid濾波器對點云進行
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

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