第1章 概述

1.1什么是PCL

1.2 PCL的发展与创景

1.3 PCL的潜在应用领域

1.3.1机器人领域

1.3.2 CAD/CAM、逆向工程

1.3.3激光遥感测量

1.3.4虚拟现实、人机交互

1.4 PCL在中国

1.5 PCL的结构和内容

第2章PCL入门

2.1 Windows下配置安装PCL开发环境

2.1.1从预编译包搭建开发环境

2.1.2用第三方预编译包从源码搭建开发环境

2.1.3从源码搭建开发环境

2.2 Linux下配置搭建PCL开发环境

2.2.1预编译包搭建

2.2.2从源代码安装

2.3其他操作系统

2.4建立自己的PCL应用程序

2.4.1先决条件

2.4.2工程设置

2.4.3编译和运行工程

第3章PCL基础

3.1 PCL C+++编程规范

3.1.1 PCL推荐的命名规范

3.1.2 PCL推荐的缩进与格式

3.1.3设计结构

3.2如何编写新的PCL类

3.2.1优势：为什么加入PCL开源开发模式

3.2.2建立文件结构

3.2.3填写类的内容

3.2.4许可

3.2.5合理命名

3.2.6代码注释

3.2.7测试新建的类

3.3 PCL已有点类型介绍和增加自定义的点类型

3.3.1为什么用PointT类型

3.3.2 PCL中有哪些可用的PointT类型

3.3.3如何在模板类中使用这些point类型

3.3.4如何增加新的PointT类型

3.4 PCL中异常处理机制

3.4.1开发者如何增加一个新的异常类

3.4.2如何使用自定义的异常

3.4.3异常的处理

第4章 输入／输出（I/O）

4.1 I/O涉及的设备及相关概念简介

4.1.1 OpenNI开源框架

4.1.2 OpenNI兼容设备

4.2 PCL中I/O模块及类介绍

4.2.1 I/O模块中类以及全局函数说明

4.2.2 I/O模块其他关键成员说明

4.3应用实例解析

4.3.1 PCD（点云数据）文件格式

4.3.2从PCD文件中读取点云数据

4.3.3向PCD文件写入点云数据

4.3.4连接两个点云中的字段或数据形成新点云

4.3.5 PCL中的OpenNI点云获取框架

第5章kd-tree

5.1 kd-tree概念简介

5.2 PCL中kd-tree模块及类介绍

5.2.1 kd-tree模块中类说明以及全局函数说明

5.2.2 kd-tree模块其他关键成员说明

5.3应用实例解析

第6章 八叉树

6.1 octree概述及相关算法简介

6.2 PCL中octree模块及类介绍

6.3应用实例解析

6.3.1在PCL中如何实现点云压缩

6.3.2基于octree的空间划分及搜索操作

6.3.3无序点云数据集的空间变化检测

第7章 可视化

7.1可视化相关概念及算法简介

7.2 PCL中visualization模块及类介绍

7.2.1 pcl_visualization模块中类说明

7.2.2 pcl_visualization模块其他关键成员说明

7.3应用实例解析

7.3.1点云视窗类CloudViewer

7.3.2怎样可视化深度图像

7.3.3 PCLVisualizer可视化类

第8章 滤波

8.1 PCL中滤波模块相关概念及算法介绍

8.2 PCL中filters模块及类介绍

8.2.1 PCL中filter模块相关类的介绍

8.2.2滤波模块中其他关键函数

8.3应用实例解析

8.3.1在PCL中使用直通滤波器对点云进行滤波处理

8.3.2使用VoxelGrid滤波器对点云进行下采样

8.3.3使用StatisticalOutlierRemoval滤波器移除离群点

8.3.4使用参数化模型投影点云

8.3.5从一个点云中提取索引

8.3.6使用ConditionalRemoval或RadiusOutlierRemoval移除离群点

第9章 深度图像

9.1模块RangeImage相关概念及算法简介

9.2 PCL中模块RangeImage相关类的介绍

9.3应用实例解析

9.3.1如何从点云创建深度图像

9.3.2如何从深度图像中提取边界

第10章 关键点

10.1关键点概念及相关算法简介

10.2 PCL中keypoints模块及类介绍

10.3应用实例解析

第11章 采样一致性算法

11.1随机采样一致性相关概念及算法简介

11.1.1 RANSAC随机采样一致性算法简介

11.1.2 LMedS最小中值方差估计算法

11.1.3 PCL中Sample_consensus模块支持的几何模型

11.2 PCL中Sample_ consensus模块及类介绍

11.2.1 Sample_consensus模块中类介绍

11.2.2 pcl_sample_consensus模块其他关键成员说明

11.3应用实例解析

第12章 点云特征描述与提取

12.1特征描述与提取相关概念及算法简介

12.2 PCL中特征描述与提取模块及类介绍

12.2.1 pcl_features模块中类介绍

12.2.2 features模块其他关键成员说明

12.3应用实例解析

12.3.1 PCL中描述三维特征相关基础

12.3.2估计一个点云的表面法线

12.3.3使用积分图进行法线估计

12.3.4点特征直方图（PFH）描述子

12.3.5快速点特征直方图（FPFH）描述子

12.3.6估计一点云的VFH特征

12.3.7如何从一个深度图像（range image）中提取NARF特征

12.3.8特征描述算子算法基准化分析

第13章 点云配准

13.1 PCL中实现的配准算法以及相关概念

13.2 PCL中Registration模块及类介绍

13.2.1 Registration模块中类的介绍

13.2.2配准模块中相关结构体介绍

13.3应用实例解析

13.3.1如何使用迭代最近点算法

13.3.2如何逐步匹配多幅点云

13.3.3如何使用正态分布变换（Normal Distributions Transform）进行配准

第14章 点云分割

14.1点云分割概念及相关算法简介

14.1.1聚类分割算法

14.1.2基于随机采样一致性（RANSAC）的分割

14.2 PCL中Segmentation模块及类介绍

14.2.1 Segmentation模块中类的介绍

14.2.2 Segmentation模块的其他全局关键函数

14.3应用实例解析

14.3.1在PCL中如何实现平面模型分割

14.3.2在PCL中如何实现圆柱体模型分割

14.3.3在PCL中如何实现欧氏聚类提取

第15章 点云曲面重建

15.1 surface模块中实现的算法及相关概念简介

15.2 PCL中surface模块及类介绍

15.2.1 Surface模块中类介绍

15.2.2 surface模块中其他关键成员说明

15.3应用实例解析

15.3.1基于多项式拟合的法线估计、点云平滑和数据重采样

15.3.2在平面模型上提取凸（凹）多边形

15.3.3无序点云的快速三角化

第16章 综合应用

16.1对齐对象模板到点云

16.2基于VFH描述子的聚类识别与6自由度位姿估计