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  • ISBN:9787111615521
  • 装帧:简裝本
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:420
  • 出版时间:2019-02-01
  • 条形码:9787111615521 ; 978-7-111-61552-1

本书特色

适应点云数据发展的需求
智能化感知时代**技术

无人仓储/虚拟现实/增强现实
遥感测量/地形勘测/电力巡检
机器人/人机交互/无人驾驶
逆向工程技术/计算机图形学


本书内容涉及典型点云获取设备、主流平台(ROS和Windows)、实用点云数据处理案例、一线项目等,并提供全书所有源代码,帮助读者所学即可所用

内容简介

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。

目录

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


1115迭代*近点算法


1116采样一致性初始对齐算法


1117PCL中Registration模块及类


112点云配准入门级实例解析


1121如何使用迭代*近点ICP


算法


1122如何逐步匹配多幅点云


1123如何使用正态分布变换进行


配准


1124交互式迭代*近点配准


1125刚性物体的位姿估计


113点云配准精通级实例解析


1131如何将扫描数据与模板对象进行


配准


1132基于VFH描述子聚类识别与


位姿估计


1133动态库封装DIY接口与测试


1134交互式多深度摄像头标定


软件


第12章点云分割


121点云分割概念及相关算法


1211聚类分割算法


1212基于随机采样一致性的分割


1213PCL中Segmentation模块及类


122点云分割入门级实例解析


1221在PCL中如何实现平面模型


分割


1222在PCL中如何实现圆柱体模型


分割


1223在PCL中如何实现欧式聚类


提取


1224基于区域生长的分割


1225基于颜色的区域生长分割


1226*小图割的分割


1227基于法线微分的分割


1228基于超体素的点云分割


1229渐进式形态学滤波地面分割


12210条件欧氏聚类点云分割


123点云分割精通级实例解析:运动


对象分割与配准算法实现


1231代码


1232各个关键功能步骤分析


1233运动分割与配准结果


第13章点云曲面重建


131surface模块中实现的算法及相关


概念


1311凸包算法


1312Ear Clipping三角化算法


1313贪婪投影三角化算法


1314移动立方体算法


1315泊松曲面重建算法


1316PCL中 surface模块及类


132点云曲面重建入门级实例解析


1321基于多项式平滑点云及法线估计


的曲面重建


1322在平面模型上构建凸(凹)


多边形


1323无序点云的快速三角化


1324基于B样条曲线的曲面重建


133点云曲面重建精通级实例解析:


平面点云的B样条曲线拟合


1331B样条曲线和B样条曲线拟合


概述


1332平面点云B样条曲线拟合详细


步骤


第14章电力线巡检


141电力线巡检概述


1411电力线巡检介绍


1412在电力线巡检领域做的工作


142电力线巡检应用实例解析


1421电力线点云获取


1422结果展示


1423总结


第15章文物古迹保护


151文物古迹保护概述


1511文物古迹保护介绍


1512在文物古迹保护领域所做


工作


152文物古迹保护应用实例解析:博物馆


文物三维数字化


1521应用概述


1522具体实施步骤


1523博物馆文物三维数字化结果


展示


1524三维数字化总结


第16章地形测量


161地形测绘概述


1611地形测量介绍


1612在地形测量领域所做工作


162地形测量应用实例解析:机载激光雷


达在山区地质灾害调查中的应用


1621应用概述


1622具体实施步骤


1623激光雷达获取地形数据结果


展示


1624激光雷达获取地形数据总结


第17章无人驾驶


171无人驾驶概述


1711无人驾驶介绍


1712在无人驾驶领域做的工作


172基于点云数据获取与处理技术的无人


驾驶公司列表


第18章逆向工程


181逆向工程概述


1811逆向工程介绍


1812在逆向工程领域所做工作


182逆向工程应用实例解析:汽车部件


逆向工程


1821汽车部件逆向工程概述


1822汽车部件逆向工程解决方案


1823汽车部件逆向工程结果展示


1824汽车部件逆向工程总结


第19章植物表型测量


191植物表型测量概述


1911植物表型测量介绍


1912在植物表型测量领域所做


工作


192植物表型测量应用实例解析


1921玉米果穗点云分割


1922玉米叶片点云与茎秆点云


分离


1923激光雷达林业资源调查


第20章家畜表型测量


201家畜表型测量概述


2011家畜表型测量介绍


2012在家畜表型测量领域所做


工作


202基于点云数据的家畜表型测量应用


实例解析


2021家畜多视角体表点云获取


2022基于点云数据的家畜自动化体尺


测点提取及交互式体尺测量


附录:国内外点云数据处理商业软件


集合


参考文献



展开全部

作者简介

郭浩:PCL(Point Cloud Learning)中国(www.pclcn.org)创始人之一。2008年开始致力于点云数据获取、智能化处理及相关应用的研发和教学工作,目前致力于PCL开源库在中国各个相关行业的传道、授业、解惑。在点云数据获取处理领域,公开发表EI/SCI论文十余篇及相关著作1本。

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