點云庫PCL學習教程

內(nèi)容概要

　  《點云庫PCL學習教程》的取材、編寫體現(xiàn)了PCL強大的功能模塊、統(tǒng)一易學的C++調(diào)用接口兩個特點。全書共分為16章，第1～3章介紹了PCL的概述、入門與基礎，第4～7章詳細介紹PCL基礎功能模塊輸入／輸出I／0、kd-tree、八叉樹、可視化，該4章為后續(xù)章節(jié)模塊的基礎，第8～15章詳細介紹PCL高級處理功能模塊點云濾波、深度圖像、關鍵點、采樣一致性、點云特征描述與提取、點云配準、點云分割、點云曲面重建，第16章介紹了一些典型綜合應用，讓讀者感受PCL的強大與易用?！饵c云庫PCL學習教程》附光盤1張，內(nèi)容包括PCL1。5分別在Windows、Linux、Android、Ubuntu、MacOSX等系統(tǒng)環(huán)境下的安裝程序以及書中所有實例的源代碼?！饵c云庫PCL學習教程》可作為計算機圖形學、3DA云處理和機器人學、遙感測量、虛擬現(xiàn)實、人機交互、CAD／CAM~_向工程等領域的高年級本科生、研究生的教學用書，也可作為學生和科研人員課題項目、科研項目以及公司產(chǎn)品開發(fā)的參考手冊。

書籍目錄

第l章 概述 1.1 什么是PCL 1.2 PCL的發(fā)展與創(chuàng)景 1.3 PCL的潛在應用領域  1.3.1 機器人領域  1.3.2 CAD／CAM、逆向工程  1.3.3 激光遙感測量  1.3.4 虛擬現(xiàn)實、人機交互 1.4 PCL在中國 1.5 PCL的結構和內(nèi)容第2章 PCL入門 2.1 Windows下配置安裝PCL開發(fā)環(huán)境  2.1.1 從預編譯包搭建開發(fā)環(huán)境  2.1.2 用第三方預編譯包從源碼搭建開發(fā)環(huán)境  2.1.3 從源碼搭建開發(fā)環(huán)境 2.2 Linux下配置搭建PCL開發(fā)環(huán)境  2.2.1 預編譯包搭建  2.2.2 從源代碼安裝 2.3 其他操作系統(tǒng) 2.4 建立自己的PCL應用程序  2.4.1 先決條件  2.4.2 工程設置  2.4.3 編譯和運行工程第3章 PCL基礎 3.1 PCL C++編程規(guī)范  3.1.1 PCL推薦的命名規(guī)范  3.1.2 PCL推薦的縮進與格式  3.1.3 設計結構 3.2 如何編寫新的PCL類  3.2.1 優(yōu)勢：為什么加人PCL開源開發(fā)模式  3.2.2 建立文件結構  3.2.3 填寫類的內(nèi)容  3.2.4 許可  3.2.5 合理命名  3.2.6 代碼注釋  3.2.7 測試新建的類 3.3 PCL已有點類型介紹和增加自定義的點類型  3.3.1 為什么用PointT類型  3.3.2 PCL中有哪些可用的PointT類型  3.3.3 如何在模板類中使用這些point類型  3.3.4 如何增加新的PointT類型 3.4 PCL中異常處理機制  3.4.1 開發(fā)者如何增加一個新的異常類  3.4.2 如何使用自定義的異常  3.4.3 異常的處理第4章 輸入／輸出(I／O) 4.1 I／O涉及的設備及相關概念簡介  4.1.1 OpenNI開源框架  4.1.2 OpenNI兼容設備 4.2 PCL中I／O模塊及類介紹  4.2.1 I／O模塊中類以及全局函數(shù)說明  4.2.2 I／O模塊其他關鍵成員說明 4.3 應用實例解析  4.3.1 PCD(點云數(shù)據(jù))文件格式  4.3.2 從PCD文件中讀取點云數(shù)據(jù)  4.3.3 向PCD文件寫入點云數(shù)據(jù)  4.3.4 連接兩個點云中的字段或數(shù)據(jù)形成新點云  4.3.5 PCL中的OpenNI點云獲取框架第5章 kd—tree 5.1 kd—tree概念簡介 5.2 PCL中kd—tree模塊及類介紹  5.2.1 kd—tree模塊中類說明以及全局函數(shù)說明  5.2.2 kd—tree模塊其他關鍵成員說明 5.3 應用實例解析第6章 八叉樹 6.1 octree概述及相關算法簡介 6.2 PCL中octree模塊及類介紹 6.3 應用實例解析  6.3.1 在PCL中如何實現(xiàn)點云壓縮  6.3.2 基于octree的空間劃分及搜索操作  6.3.3 無序點云數(shù)據(jù)集的空間變化檢測第7章 可視化 7.1 可視化相關概念及算法簡介 7.2 PCL中visualization模塊及類介紹  7.2.1 pcl—viseIalization模塊中類說明  7.2.2 pcl—visualization模塊其他關鍵成員說明 7.3 應用實例解析  7.3.1 點云視窗類CloudViewer  7.3.2 怎樣可視化深度圖像  7.3.3 PCLVisualizer可視化類第8章 濾波 8.1 PCL中濾波模塊相關概念及算法介紹 8.2 PCL中filters模塊及類介紹  8.2.1 PCL中filter。模塊相關類的介紹  8.2.2 濾波模塊中其他關鍵函數(shù) 8.3 應用實例解析  8.3.1 在PCL中使用直通濾波器對點云進行濾波處理  8.3.2 使用VoxelCrid濾波器對點云進行下采樣  8.3.3 使用StatisticalOutlierRemoval濾波器移除離群點  8.3.4 使用參數(shù)化模型投影點云  8.3.5 從一個點云中提取索引  8.3.6 使用ConditionalRemoval或RadiusOutlierRemoval移除離群點第9章 深度圖像 9.1 模塊RangeImage相關概念及算法簡介 9.2 PCL中模塊RangeImage相關類的介紹 9.3 應用實例解析  9.3.1 如何從點云創(chuàng)建深度圖像  9.3.2 如何從深度圖像中提取邊界第10章 關鍵點 10.1 關鍵點概念及相關算法簡介 10.2 PCL中keypoints模塊及類介紹 10.3 應用實例解析第ll章 采樣一致性算法 11.1 隨機采樣一致性相關概念及算法簡介  11.1.1 RA：NSAC隨機采樣一致性算法簡介  11.1.2 LMedS最小中值方差估計算法  11.1.3 PCL中Sample—consensus模塊支持的幾何模型 11.2 PCL中Sample—consensus模塊及類介紹  11.2.1 Sample—consensus模塊中類介紹  11.2 一pcl—sample—consensus模塊其他關鍵成員說明 11.3 應用實例解析第12章 點云特征描述與提取 12.1 特征描述與提取相關概念及算法簡介 12.2 PCL中特征描述與提取模塊及類介紹  12.2.1 pcl_leatures模塊中類介紹  12.2.2 leatures模塊其他關鍵成員說明 12.3 應用實例解析  12.3.1 PCL中描述三維特征相關基礎  12.3.2 估計一個點云的表面法線  12.3.3 使用積分圖進行法線估計  12.3.4 點特征直方圖(PFH)描述子  12.3.5 快速點特征直方圖(FPFH)描述子  12.3.6 估計一點云的VFH特征  12.3.7 如何從一個深度圖像(range image)中提取NARF特征  12.3.8 特征描述算子算法基準化分析第13章 點云配準 13.1 PCL中實現(xiàn)的配準算法以及相關概念 13.2 PCL中Registration模塊及類介紹  13.2.1 Registration模塊中類的介紹  13.2.2 配準模塊中相關結構體介紹 13.3 應用實例解析  13.3.1 如何使用迭代最近點算法  13.3.2 如何逐步匹配多幅點云  13.3.3 如何使用正態(tài)分布變換(Normal Distributions Transform)進行配準第14章 點云分割 14.1 點云分割概念及相關算法簡介  14.1.1 聚類分割算法  14.1.2 基于隨機采樣一致性(RANSAC)的分割 14.2 PCL中Segmentation模塊及類介紹  14.2.1 Segmentation模塊中類的介紹  14.2.2 Segmentation模塊的其他全局關鍵函數(shù) 14.3 應用實例解析  14.3.1 在PCL中如何實現(xiàn)平面模型分割  14.3.2 在PCL中如何實現(xiàn)圓柱體模型分割  14.3.3 在PCL中如何實現(xiàn)歐氏聚類提取第15章 點云曲面重建 15.1 surface模塊中實現(xiàn)的算法及相關概念簡介 15.2 PCL中surface模塊及類介紹  15.2.1 Surface模塊中類介紹  15.2.2 surface模塊中其他關鍵成員說明 15.3 應用實例解析  15.3.1 基于多項式擬合的法線估計、點云平滑和數(shù)據(jù)重采樣  15.3.2 在平面模型上提取凸(凹)多邊形  15.3.3 無序點云的快速三角化第16章 綜合應用 16.1 對齊對象模板到點云 16.2 基于VFH描述子的聚類識別與6自由度位姿估計

編輯推薦

每一個最新版本的PCL都會被下載超過百萬次，這個數(shù)字還不包括下載源碼做自行編譯的用戶。PCL在全球范圍內(nèi)的使用者在迅速膨脹，并且每天都有更多的用戶開始學習或者轉型使用PCL。    在國內(nèi)知道PCL人還不多，就更不用說應用PCL了，而國外有如此之多的知名組織和公司的加入和贊助，和OpenCV的發(fā)展一樣，國內(nèi)的用戶數(shù)量必將在2013年爆發(fā)式增長。    朱德海等編著的《點云庫PCL學習教程(附光盤)》希望能提供一個從入門到精通的學習過程，無論是初學3D點云處理的愛好者，還是行業(yè)從業(yè)人員，我希望讀者都能從本書獲益，節(jié)省入門時間，快速提升技術能力。

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