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。郭浩主编的《点云库PCL从入门到精通》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，最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。

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。

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
6.2.7 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