徹底搞懂基於Open3D的點雲處理教程！

背景介紹

點雲數據是三維感知的重要手段，具有豐富的幾何與結構信息，在自動駕駛、地形測繪、工業測量等領域具有廣泛的應用。同時點雲數據處理技術也是目前比較火熱的研究方向，並且隨著深度學習的發展，結合深度學習的點雲方法非常具有潜力。

目前針對點雲的第三方庫有很多種，如PCL、CGAL等。這些庫均基於C++進行實現調用，然而初學者難以深入掌握C++語言，且網上資料參差不齊，使很多人從入門到放弃。Open3D是2018年開始發展的點雲處理庫，底層基於C++實現，提供Python語言的接口調用。依托於Python的簡單易學習特性，Open3D庫極易上手，能够讓你專心的進行算法研究而不必過於擔心編程技能。本課程依托於Open3D開源庫，著重介紹點雲數據處理的實戰應用。

課程定比特

面向點雲處理領域的基礎工具課，主要以Python為編程主要語言，介紹Open3D庫的使用方法。課程特點簡單易用，快速上手點雲數據處理，更加側重於實戰，涉及的話題包括點雲的配准、去噪、采樣、分割等，每個案例均提供源碼進行實戰。

課程大綱

面向人群

1.方向為點雲數據處理領域的基礎人群，快速上手Open3D進行實戰應用；

2.使用python作為點雲數據處理的主要編程語言；

3.兼顧對C++ API的概要介紹，便於實現工業落地；

講師介紹

李子寬，南京航空航天大學計算機科學與技術博士，主要從事激光雷達數據處理與應用研究。國家獎學金獲得者，多篇成果物被SCI、EI數據庫收錄。

李虎，資深3D視覺算法工程師，任職國內某獨角獸公司，具有豐富的實戰經驗。

學後收獲

1.掌握點雲數據處理基本理論和方法，掌握常見的點雲配准、分割、聚類手段；

2.快速上手Python編程，培養利用Python進行點雲處理的編程素養，能够獨立進行算法分析和實現；

3.每節課均提供代碼實現和詳細注釋，提供豐富的工具和輪子，方便進行拓展實現；

課程安排

課程諮詢

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