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。
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 课程讲师
(本课程中文授课,点击图片查看大图)

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课程大纲
  • 第一章 绪论
  1. 点云数据与硬件

  2. 点云处理基本算法

  3. 常用点云软件及开源库
  • 第二章 PCL基础
  1. PCL配置

  2. PCL中的IO模块、PCL目前支持的点云获取设备(kinnect等)
  3. PCL点云数据的存储格式(PLY、LAS、PCD等),点云数据的可视化
  4. PCL中的类成员介绍及如何自定义PCL风格类
  • 第三章 进阶
  1. 近邻搜索:k-d tree 与octree的概念以及相关算法;
  2. 点云滤波算法及应用案例讲解;
  3. 直线、平面检测(Ransac, Hough transform)
  4. 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
  1. 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)
  1. 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)。
  2. 基于特征的配准方法
  3. 基于深度学习的配准方法
  • 第六章 点云配准(多帧)
  1. 基于图优化的方法
  2. 基于激光 SLAM的方法
  • 第七章 点云分割算法
  1. 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
  1. 点云处理的实例1(测量、重建、分割)
  2. 点云处理的实例2(测量、重建、分割)
  3. GPU下点云处理加速(简单介绍)
  4. 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。

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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。
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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~
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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:
图1 日常问答
图2 日常论文分享
图3 日常问答
图4 日常问答
图5 日常问答
图6 日常问答
图7 日常问答
图8 日常问答

2. 优质学习代码与资料分享

星球里已经分享了大量点云方面的学习干货资料,包括代码、论文、以及嘉宾们的学习总结。
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