点云库PCL从入门到精通

点云库(Point Cloud Library, PCL)是在吸收了点云相关研究基础上建立起来的跨平台开源库，可在Windows、 Linux、 Android、 Mac OS X，以及大部分嵌入式实时系统上运行，目前已经得到了广泛应用。本书为应用点云库技术的指导图书，旨在帮助读者对其以快速、有效的方式上手操作并实际应用，*大限度地节省读者的入门与技术提升时间。书中首先介绍了三维点云处理的相关理论知识，之后则重点从实际的点云处理功能模块出发，通过大量具体的实践案例介绍如何使用该项技术解决实际问题。
本书可作为计算机图形学、机器人、遥感测量、虚拟现实、人机交互、CAD／CAM逆向工程等领域的科研人员进行产品开发、科研项目、课题项目时的参考指南，也可作为大中专院校及培训班相关专业师生的学习手册。

第1章概述
11PCL是什么
12点云处理技术与PCL的前世今生
13点云处理技术能给工程师们带来什么
131测绘领域
132无人驾驶领域
133机器人领域
134人机交互领域
135逆向工程与其他工业自动化领域
136BIM领域
14PCL的结构与核心内容
第2章PCL入门
21快速安装与源码编译安装
211Windows下配置安装PCL开发
环境
212ROS下配置搭建PCL开发环境
213用第三方预编译包从源码搭建
开发环境
214从源码搭建开发环境
22开发工程的建立与项目管理
221Windows下建立编译链接PCL
工程
222ROS下建立编译链接PCL工程
23PCL编码风格简介
231PCL编程规范
232如何编写新的PCL类
233PCL的点类型以及如何增加
自定义的点类型
234PCL中的异常处理机制
第3章输入输出(IO)
31IO涉及的设备及相关概念
311OpenNI及类Kinect设备
312以Project Tango为代表的便携式
消费级点云获取设备
313PCL目前支持的点云获取设备
314PCL中IO模块及类
32IO入门级实例解析
321PCD文件格式
322PCD文件IO操作
323两个点云中的字段或数据连接
324基于OpenNI接口的点云数据
获取
325PLY、LAS等常见数据格式与
PCD的转换
326利用Kinect2获取点云数据
33IO精通级实例解析
331ROS下进行点云数据实时获取
与可视化
332自选设备scanCONTROL与PCL
实时获取与可视化点云数据
333利用Tango进行点云数据获取
334基于Structure from Motion 的点云
数据获取
第4章kd tree与八叉树
41kd tree和八叉树的概念及
相关算法
411kd tree概念及相关算法
412PCL中kd tree模块及类
413八叉树概念及相关算法
414PCL中八叉树模块及类
42kd tree与八叉树入门级实例解析
421在PCL中如何实现快速邻域
搜索
422在PCL中如何实现点云压缩
423基于八叉树的空间划分及搜索
操作
424无序点云数据集的空间变化
检测
第5章可视化
51PCL中visualization模块及类
52可视化入门级实例解析
521简单点云可视化
522可视化深度图像
523PCLVisualizer可视化类
524PCLPlotter可视化特征直方图
53可视化精通级实例解析
531PCL结合Qt使用框架
532PCL结合MFC使用框架
533客户端浏览器上对点云进行
可视化

点云库PCL从入门到精通

目录

第6章点云滤波
61PCL中实现的滤波算法及相关概念
611PCL中的点云滤波方案
612双边滤波算法
613PCL中filters模块及类
62点云滤波入门级实例解析
621使用直通滤波器对点云进行滤波
处理
622使用VoxelGrid滤波器对点云进行
下采样
623使用StatisticalOutlierRemoval滤波
器移除离群点
624使用参数化模型投影点云
625从一个点云中提取一个子集
626使用ConditionalRemoval或Radius
OutlierRemoval移除离群点
627CropHull任意多边形内部点云
提取
63点云滤波精通级实例解析：IPhone X
手机外壳全尺寸检测
631项目需求概述
632利用滤波可以实现的功能
第7章深度图像
71RangeImage概念及相关算法
711深度图像简介
712PCL中RangeImage的相关类
72深度图像入门级实例解析
721如何从一个点云创建一个深度
图像
722如何从深度图像中提取边界
73深度图像精通级实例解析点云到
深度图的变换与曲面重建
第8章关键点
81关键点概念及相关算法
82关键点入门级实例解析
821如何从距离图像中提取NARF
关键点
822SIFT关键点提取
823Harris关键点提取
83关键点精通级实例解析：基于对应点
分类的对象识别
第9章采样一致性
91随机采样一致性相关概念及算法
92采样一致性入门级实例解析
93采样一致性精通级实例解析：两两点
云获取设备自动标定
931项目需求概述
932具体实现
第10章3D点云特征描述与提取
101特征描述与提取的概念及相关
算法
10113D形状内容描述子
1012旋转图像
1013PCL中特征描述与提取模块
及类
102点云特征描述与提取入门级实例
解析
1021PCL中描述三维特征相关基础
1022估计一个点云的表面法线
1023使用积分图进行法线估计
1024点特征直方图描述子
1025快速点特征直方图描述子
1026估计一点云的VFH特征
1027如何从一个深度图像中提取
NARF特征
1028特征描述算子算法基准化分析
1029RoPs特征
10210基于惯性矩与偏心率的
描述子
10211BoundaryEstimation进行边界
提取
103点云特征描述与提取精通级实例
解析
10313D对象识别的假设验证
1032隐式形状模型方法
1033点云数据视频流的刚性物体位姿
估计与跟踪定位软件
第11章点云配准
111PCL中实现的配准算法及相关
概念
1111一对点云配准
1112对应估计
1113对应关系去除
1114变换矩阵估算