點(diǎn)云庫PCL學(xué)習(xí)教程

內(nèi)容概要

　  《點(diǎn)云庫PCL學(xué)習(xí)教程》的取材、編寫體現(xiàn)了PCL強(qiáng)大的功能模塊、統(tǒng)一易學(xué)的C++調(diào)用接口兩個(gè)特點(diǎn)。全書共分為16章，第1～3章介紹了PCL的概述、入門與基礎(chǔ)，第4～7章詳細(xì)介紹PCL基礎(chǔ)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(chǔ)，第8～15章詳細(xì)介紹PCL高級(jí)處理功能模塊點(diǎn)云濾波、深度圖像、關(guān)鍵點(diǎn)、采樣一致性、點(diǎn)云特征描述與提取、點(diǎn)云配準(zhǔn)、點(diǎn)云分割、點(diǎn)云曲面重建，第16章介紹了一些典型綜合應(yīng)用，讓讀者感受PCL的強(qiáng)大與易用?！饵c(diǎn)云庫PCL學(xué)習(xí)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(shí)例的源代碼?！饵c(diǎn)云庫PCL學(xué)習(xí)教程》可作為計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、3DA云處理和機(jī)器人學(xué)、遙感測(cè)量、虛擬現(xiàn)實(shí)、人機(jī)交互、CAD／CAM~_向工程等領(lǐng)域的高年級(jí)本科生、研究生的教學(xué)用書，也可作為學(xué)生和科研人員課題項(xiàng)目、科研項(xiàng)目以及公司產(chǎn)品開發(fā)的參考手冊(cè)。

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(yīng)用領(lǐng)域  1.3.1 機(jī)器人領(lǐng)域  1.3.2 CAD／CAM、逆向工程  1.3.3 激光遙感測(cè)量  1.3.4 虛擬現(xiàn)實(shí)、人機(jī)交互 1.4 PCL在中國(guó) 1.5 PCL的結(jié)構(gòu)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(yù)編譯包搭建開發(fā)環(huán)境  2.1.2 用第三方預(yù)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(yù)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(yīng)用程序  2.4.1 先決條件  2.4.2 工程設(shè)置  2.4.3 編譯和運(yùn)行工程第3章 PCL基礎(chǔ) 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(jìn)與格式  3.1.3 設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu) 3.2 如何編寫新的PCL類  3.2.1 優(yōu)勢(shì)：為什么加人PCL開源開發(fā)模式  3.2.2 建立文件結(jié)構(gòu)  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(cè)試新建的類 3.3 PCL已有點(diǎn)類型介紹和增加自定義的點(diǎn)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(jī)制  3.4.1 開發(fā)者如何增加一個(gè)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(shè)備及相關(guān)概念簡(jiǎn)介  4.1.1 OpenNI開源框架  4.1.2 OpenNI兼容設(shè)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(guān)鍵成員說明 4.3 應(yīng)用實(shí)例解析  4.3.1 PCD(點(diǎn)云數(shù)據(jù))文件格式  4.3.2 從PCD文件中讀取點(diǎn)云數(shù)據(jù)  4.3.3 向PCD文件寫入點(diǎn)云數(shù)據(jù)  4.3.4 連接兩個(gè)點(diǎn)云中的字段或數(shù)據(jù)形成新點(diǎn)云  4.3.5 PCL中的OpenNI點(diǎn)云獲取框架第5章 kd—tree 5.1 kd—tree概念簡(jiǎn)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(guān)鍵成員說明 5.3 應(yīng)用實(shí)例解析第6章 八叉樹 6.1 octree概述及相關(guān)算法簡(jiǎn)介 6.2 PCL中octree模塊及類介紹 6.3 應(yīng)用實(shí)例解析  6.3.1 在PCL中如何實(shí)現(xiàn)點(diǎn)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(diǎn)云數(shù)據(jù)集的空間變化檢測(cè)第7章 可視化 7.1 可視化相關(guān)概念及算法簡(jiǎn)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(guān)鍵成員說明 7.3 應(yīng)用實(shí)例解析  7.3.1 點(diǎn)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(guān)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(guān)類的介紹  8.2.2 濾波模塊中其他關(guān)鍵函數(shù) 8.3 應(yīng)用實(shí)例解析  8.3.1 在PCL中使用直通濾波器對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行濾波處理  8.3.2 使用VoxelCrid濾波器對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行下采樣  8.3.3 使用StatisticalOutlierRemoval濾波器移除離群點(diǎn)  8.3.4 使用參數(shù)化模型投影點(diǎn)云  8.3.5 從一個(gè)點(diǎn)云中提取索引  8.3.6 使用ConditionalRemoval或RadiusOutlierRemoval移除離群點(diǎn)第9章 深度圖像 9.1 模塊RangeImage相關(guān)概念及算法簡(jiǎn)介 9.2 PCL中模塊RangeImage相關(guān)類的介紹 9.3 應(yīng)用實(shí)例解析  9.3.1 如何從點(diǎn)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(guān)鍵點(diǎn) 10.1 關(guān)鍵點(diǎn)概念及相關(guān)算法簡(jiǎn)介 10.2 PCL中keypoints模塊及類介紹 10.3 應(yīng)用實(shí)例解析第ll章 采樣一致性算法 11.1 隨機(jī)采樣一致性相關(guān)概念及算法簡(jiǎn)介  11.1.1 RA：NSAC隨機(jī)采樣一致性算法簡(jiǎn)介  11.1.2 LMedS最小中值方差估計(jì)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(guān)鍵成員說明 11.3 應(yīng)用實(shí)例解析第12章 點(diǎn)云特征描述與提取 12.1 特征描述與提取相關(guān)概念及算法簡(jiǎn)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(guān)鍵成員說明 12.3 應(yīng)用實(shí)例解析  12.3.1 PCL中描述三維特征相關(guān)基礎(chǔ)  12.3.2 估計(jì)一個(gè)點(diǎn)云的表面法線  12.3.3 使用積分圖進(jìn)行法線估計(jì)  12.3.4 點(diǎn)特征直方圖(PFH)描述子  12.3.5 快速點(diǎn)特征直方圖(FPFH)描述子  12.3.6 估計(jì)一點(diǎn)云的VFH特征  12.3.7 如何從一個(gè)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(zhǔn)化分析第13章 點(diǎn)云配準(zhǔn) 13.1 PCL中實(shí)現(xiàn)的配準(zhǔn)算法以及相關(guān)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(zhǔn)模塊中相關(guān)結(jié)構(gòu)體介紹 13.3 應(yīng)用實(shí)例解析  13.3.1 如何使用迭代最近點(diǎn)算法  13.3.2 如何逐步匹配多幅點(diǎn)云  13.3.3 如何使用正態(tài)分布變換(Normal Distributions Transform)進(jìn)行配準(zhǔn)第14章 點(diǎn)云分割 14.1 點(diǎn)云分割概念及相關(guān)算法簡(jiǎn)介  14.1.1 聚類分割算法  14.1.2 基于隨機(jī)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(guān)鍵函數(shù) 14.3 應(yīng)用實(shí)例解析  14.3.1 在PCL中如何實(shí)現(xiàn)平面模型分割  14.3.2 在PCL中如何實(shí)現(xiàn)圓柱體模型分割  14.3.3 在PCL中如何實(shí)現(xiàn)歐氏聚類提取第15章 點(diǎn)云曲面重建 15.1 surface模塊中實(shí)現(xiàn)的算法及相關(guān)概念簡(jiǎn)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(guān)鍵成員說明 15.3 應(yīng)用實(shí)例解析  15.3.1 基于多項(xiàng)式擬合的法線估計(jì)、點(diǎn)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(diǎn)云的快速三角化第16章 綜合應(yīng)用 16.1 對(duì)齊對(duì)象模板到點(diǎn)云 16.2 基于VFH描述子的聚類識(shí)別與6自由度位姿估計(jì)

編輯推薦

每一個(gè)最新版本的PCL都會(huì)被下載超過百萬次，這個(gè)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(xué)習(xí)或者轉(zhuǎn)型使用PCL。    在國(guó)內(nèi)知道PCL人還不多，就更不用說應(yīng)用PCL了，而國(guó)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(guó)內(nèi)的用戶數(shù)量必將在2013年爆發(fā)式增長(zhǎng)。    朱德海等編著的《點(diǎn)云庫PCL學(xué)習(xí)教程(附光盤)》希望能提供一個(gè)從入門到精通的學(xué)習(xí)過程，無論是初學(xué)3D點(diǎn)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(shí)間，快速提升技術(shù)能力。

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