點雲庫PCL從入門到精通（簡體書）

點雲庫（Point Cloud Library, PCL）是在吸收了點雲相關研究基礎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上運行，目前已經得
到了廣泛應用。本書為應用點雲庫技術的指導圖書，旨在幫助讀者對其以快速、有效的方式上手
操作並實際應用，*大限度地節省讀者的入門與技術提升時間。書中首先介紹了三維點雲處理的
相關理論知識，之後則重點從實際的點雲處理功能模塊出發，通過大量具體的實踐案例介紹如何
使用該項技術解決實際問題。
本書可作為計算機圖形學、機器人、遙感測量、虛擬現實、人機交互、CAD／CAM逆向工程等領域
的科研人員進行產品開發、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班相
關專業師生的學習手冊。

第1章概述
11PCL是什麼
12點雲處理技術與PCL的前世今生
13點雲處理技術能給工程師們帶來什麼
131測繪領域
132無人駕駛領域
133機器人領域
134人機交互領域
135逆向工程與其他工業自動化領域
136BIM領域
14PCL的結構與核心內容
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
環境
212ROS下配置搭建PCL開發環境
213用第三方預編譯包從源碼搭建
開發環境
214從源碼搭建開發環境
22開發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編碼風格簡介
231PCL編程規範
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涉及的設備及相關概念
311OpenNI及類Kinect設備
312以Project Tango為代表的便攜式
消費級點雲獲取設備
313PCL目前支持的點雲獲取設備
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3兩個點雲中的字段或數據連接
324基於OpenNI接口的點雲數據
獲取
325PLY、LAS等常見數據格式與
PCD的轉換
326利用Kinect2獲取點雲數據
33IO精通級實例解析
331ROS下進行點雲數據實時獲取
與可視化
332自選設備scanCONTROL與PCL
實時獲取與可視化點雲數據
333利用Tango進行點雲數據獲取
334基於Structure from Motion 的點雲
數據獲取
第4章kd tree與八叉樹
41kd tree和八叉樹的概念及
相關算法
411kd tree概念及相關算法
412PCL中kd tree模塊及類
413八叉樹概念及相關算法
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中如何實現快速鄰域
搜索
422在PCL中如何實現點雲壓縮
423基於八叉樹的空間劃分及搜索
操作
424無序點雲數據集的空間變化
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簡單點雲可視化
522可視化深度圖像
523PCLVisualizer可視化類
524PCLPlotter可視化特徵直方圖
53可視化精通級實例解析
531PCL結合Qt使用框架
532PCL結合MFC使用框架
533客戶端瀏覽器上對點雲進行
可視化

點雲庫PCL從入門到精通

目錄

第6章點雲濾波
61PCL中實現的濾波算法及相關概念
611PCL中的點雲濾波方案
612雙邊濾波算法
613PCL中filters模塊及類
62點雲濾波入門級實例解析
621使用直通濾波器對點雲進行濾波
處理
622使用VoxelGrid濾波器對點雲進行
下採樣
623使用StatisticalOutlierRemoval濾波
器移除離群點
624使用參數化模型投影點雲
625從一個點雲中提取一個子集
626使用ConditionalRemoval或Radius
OutlierRemoval移除離群點
627CropHull任意多邊形內部點雲
提取
63點雲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利用濾波可以實現的功能
第7章深度圖像
71RangeImage概念及相關算法
711深度圖像簡介
712PCL中RangeImage的相關類
72深度圖像入門級實例解析
721如何從一個點雲創建一個深度
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雲到
深度圖的變換與曲面重建
第8章關鍵點
81關鍵點概念及相關算法
82關鍵點入門級實例解析
821如何從距離圖像中提取NARF
關鍵點
822SIFT關鍵點提取
823Harris關鍵點提取
83關鍵點精通級實例解析：基於對應點
分類的對象識別
第9章採樣一致性
91隨機採樣一致性相關概念及算法
92採樣一致性入門級實例解析
93採樣一致性精通級實例解析：兩兩點
雲獲取設備自動標定
931項目需求概述
932具體實現
第10章3D點雲特徵描述與提取
101特徵描述與提取的概念及相關
算法
10113D形狀內容描述子
1012旋轉圖像
1013PCL中特徵描述與提取模塊
及類
102點雲特徵描述與提取入門級實例
解析
1021PCL中描述三維特徵相關基礎
1022估計一個點雲的表面法線
1023使用積分圖進行法線估計
1024點特徵直方圖描述子
1025快速點特徵直方圖描述子
1026估計一點雲的VFH特徵
1027如何從一個深度圖像中提取
NARF特徵
1028特徵描述算子算法基準化分析
1029RoPs特徵
10210基於慣性矩與偏心率的
描述子
10211BoundaryEstimation進行邊界
提取
103點雲特徵描述與提取精通級實例
解析
10313D對象識別的假設驗證
1032隱式形狀模型方法
1033點雲數據視頻流的剛性物體位姿
估計與跟蹤定位軟件
第11章點雲配准
111PCL中實現的配准算法及相關
概念
1111一對點雲配准
1112對應估計
1113對應關係去除
1114變換矩陣估算