《云原生敏捷运维从入门到精通》共8章。第1章介绍云化产品的需求分析以及云资源的规划和选型；第2章通过对开源工具Redmine的讲解，提出云化产品的项目管理解决方案；第3章对版本控制系统Git的使用原理、基本操作和场景进行了详细的阐述，并简单介绍了两大Git代码托管服务GitHub和GitLab；第4章详细讲解了流行的持续集成系统Jenkins；第5章主要讨论如何在云原生的环境下规划测试计划，从而对
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内容简介
本书的取材、编写体现了PCL强大的功能模块、统一易学的C++调用接口两个特点。全书共分为16章，第1～3章介绍了PCL的概述、入门与基础，第4～7章详细介绍PCL基础功能模块输入/输出I/0、kd-tree、八叉树、可视化，该4章为后续章节模块的基础，第8～1 5章详细介绍PCL高级处理功能模块点云滤波、深度图像、关键点、采样一致性、点云特征描述与提取、点云配准、点云分割、点云曲面重建，第16章介绍了一些典型综合应用，让读者感受PCL的强大与易用。
随书附赠资源包括PCL 1.5分别在Windows、Linux、Android、Ubuntu、Mac OS X等系统环境下的安装程序以及书中所有实例的源代码。
章节目录
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 本书编者团队
- 前言
- 目录
- 第1章 概述
- 1.1 PCL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
- 1.3.6 BIM领域
- 1.4 PCL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
- 2.1.1 Windows下配置安装PCL开发环境
- 2.1.2 ROS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
- 2.2.1 Windows下建立编译链接PCL工程
- 2.2.2 ROS下建立编译链接PCL工程
- 2.3 PCL编码风格简介
- 2.3.1 PCL编程规范
- 2.3.2 如何编写新的PCL类
- 2.3.3 PCL的点类型以及如何增加自定义的点类型
- 2.3.4 PCL中的异常处理机制
- 第3章 输入输出（IO）
- 3.1 IO涉及的设备及相关概念
- 3.1.1 OpenNI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
- 3.1.3 PCL目前支持的点云获取设备
- 3.1.4 PCL中IO模块及类
- 3.2 IO入门级实例解析
- 3.2.1 PCD文件格式
- 3.2.2 PCD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
- 3.2.5 PLY、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
- 3.3 IO精通级实例解析
- 3.3.1 ROS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
- 4.1 k-d tree和八叉树的概念及相关算法
- 4.1.1 k-d tree概念及相关算法
- 4.1.2 PCL中k-d tree模块及类
- 4.1.3 八叉树概念及相关算法
- 4.1.4 PCL中八叉树模块及类
- 4.2 k-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
- 5.1 PCL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
- 5.2.3 PCLVisualizer可视化类
- 5.2.4 PCLPlotter可视化特征直方图
- 5.3 可视化精通级实例解析
- 5.3.1 PCL结合Qt使用框架
- 5.3.2 PCL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
- 第6章 点云滤波
- 6.1 PCL中实现的滤波算法及相关概念
- 6.1.1 PCL中的点云滤波方案
- 6.1.2 双边滤波算法
- 6.1.3 PCL中的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RadiusOutlierRemoval移除离群点
- 6.2.7 CropHull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
- 7.1 RangeImage概念及相关算法
- 7.1.1 深度图像简介
- 7.1.2 PCL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
- 8.2.2 SIFT关键点提取
- 8.2.3 Harris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
- 10.1.1 3D形状内容描述子
- 10.1.2 旋转图像
- 10.1.3 PCL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
- 10.2.1 PCL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
- 10.2.9 RoPs特征
- 10.2.10 基于惯性矩与偏心率的描述子
- 10.2.11 BoundaryEstimation进行边界提取
- 10.3 点云特征描述与提取精通级实例解析
- 10.3.1 3D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
- 11.1 PCL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 迭代最近点算法
- 11.1.6 采样一致性初始对齐算法
- 11.1.7 PCL中Registration模块及类
- 11.2 点云配准入门级实例解析
- 11.2.1 如何使用迭代最近点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 交互式迭代最近点配准
- 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
- 12.1.3 PCL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 最小图割的分割
- 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
- 13.1 surface模块中实现的算法及相关概念
- 13.1.1 凸包算法
- 13.1.2 Ear 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
- 13.1.6 PCL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
- 13.3.1 B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
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点云库PCL从入门到精通是2019年由机械工业出版社出版,作者。
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