终于来了！三维点云从入门到精通系统视频学习课程

3D视觉工坊 3D视觉工坊 5 days ago

写在前面感谢大家的一路陪伴与支持，这里赠送一张「3D视觉从入门到精通」知识星球优惠券，有效期两天，有需要的童鞋可以自取。

三维点云是计算机视觉领域的重要技术之一，其在三维重建、SLAM、语义分割、3D目标检测等方向表达重要信息，主要应用领域有三维重建、工业测量、自动驾驶、移动机器人等。

（以上图片来源于网络，侵删）

由于三维点云相比于二维图像，多了一个维度，其相对较难处理。一方面，其天然具有分布无规则提醒，为点云处理中的特征提取带来了诸多困难。另一方面，三维点云学习相关教材寥寥无几，网上资料也比较零散，国内外几乎没有系统讲解三维点云的课程，比较优质的交流社群更是少有。基于此，我们「3D视觉从入门到精通」知识星球特地增加了「三维点云」系列视频课程，希望通过这门课，大家能对一些三维点云中经典的算法理论有一些清晰的认识与理解，让大家能轻松入门三维点云，且具备一定实战能力。 课程讲师

（本课程中文授课，点击图片查看大图）
课程大纲

第一章绪论

点云数据与硬件
点云处理基本算法
常用点云软件及开源库

第二章 PCL基础

PCL配置
PCL中的IO模块、PCL目前支持的点云获取设备（kinnect等）
PCL点云数据的存储格式（PLY、LAS、PCD等），点云数据的可视化
PCL中的类成员介绍及如何自定义PCL风格类

第三章进阶

近邻搜索：k-d tree 与octree的概念以及相关算法；
点云滤波算法及应用案例讲解；
直线、平面检测（Ransac, Hough transform)
深度图像和点云之间的转换，RangeImage类

第四章点云关键点、特征描述符

点云关键点、特征描述与提取（SIFT、Harris、NARF、法线特征、直方图描述子、深度图特征提取）以及应用场景分析（3D识别、位姿估计）

第五章点云配准（两帧）

ICP类方法（ICP、point to plane ICP、Point to line ICP、MBICP、GICP、NICP方法的优缺点及应用场景）。
基于特征的配准方法
基于深度学习的配准方法

第六章点云配准（多帧）

基于图优化的方法
基于激光 SLAM的方法

第七章点云分割算法

基于Kmeans、DBSCAN聚类算法、颜色、体素等方法，平面、圆柱体分割、大场景点云数据分割、不规则点云数据分割

八章点云处理进阶模块

点云处理的实例1（测量、重建、分割）
点云处理的实例2（测量、重建、分割）
GPU下点云处理加速（简单介绍）
深度学习在3D点云上的应用（简单介绍）

备注：讲课思路：以PCL为线索，理论+实践，以上大纲为初拟，以最终讲课时大纲为主。
学后收获1. 对三维点云所包含的基本内容与常见方法及痛点会有更深刻地理解；2.深入理解各个经典的点云算法，包括点云滤波、分割、聚类等。3.了解最前沿的深度学习算法在点云层面的应用，及时了解学术界热点问题。4.深入学习大规模点云显示技术。5.了解GPU下点云处理加速方法。6. 对PCL库的各个模块的功能更加熟悉。还能收获什么1. 优质的学习圈子星球汇集了国内外各个高校的研究生、博士生，包括但不限于清华大学、上海交通大学、华中科技大学、武汉大学、南京大学、北京理工大学、北京航空航天大学；以及国外留学的小伙伴，主要就读于南加州大学、墨尔本大学、慕尼黑工业大学、亚琛工业大学等。除此之外，还有很多一线工作的算法工程师、开发人员，包括但不限于百度、旷视、华为、奥比中光、云从、阿丘科技等。
星球的主要嘉宾3D视觉从入门到精通知识星球是一个技术社区，在这里你可以讨论任何3D视觉相关的难题、前沿技术。星球邀请了国内外高校博士（北航、慕尼黑工业大学等）、CV独角兽公司CTO/CEO、以及各大厂的算法工程师解惑。在这里，你可以一对一和大佬交流，提出自己在工作学习上的疑问。合作企业知识星球现已和众多公司建立了良好的合作关系，公司内的算法负责人会不定期的来内部进行前沿技术/产品分享，除此之外，星球也为公司推荐合格的算法/开发人才。现有合作企业包括但不限于：华为云、腾讯、图漾科技、镭神智能、中科慧眼、INDEMIND、迁移科技、追势科技等~

2. 优质的学习文章及代码

星球内部保持源源不断的更新领域文章和优质代码，分享VPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS、3DVision等顶会paper，领域包括但不限于点云处理、立体视觉、SFM、多视图几何、结构光、自动驾驶、姿态估计、3D检测、相机标定等~

课程服务1. 多位主讲全程答疑在星球内，遇到任何技术问题，可以向以上主讲老师免费发起提问，一起集思广益。注意：这里不仅仅是一个干货聚集地，更是大家交流技术问题的圣地。下面是星球内部日常问题交流的一角：