三维点云学习心得：含多种点云算法（聚类、配准…）及项目实践

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最近我在学习三维点云的知识，包括点云聚类、模型拟合、基于点云的物体检测、点云特征提取与描述、点云配准等内容，尝试做了一些小项目，比如地面检测、聚类。 效果图如下: 上图一蓝色点为地面，红色点为outliers；左图为open3d的地面检测结果，右图为自己设计的算法。 上图二为点云聚类的结果，左图为自己实现的算法，右图为调用现成的API，效果基本一致。 为什么要学习三维点云呢？ 三维点云是最重要的三维数据表达方式之一，它广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人等领域，比如环境感知、物体检测、点云分割、姿态估计等。 我是怎么学习三维点云的？ 三维点云的书籍寥寥无几，网上资料也比较零散，国内外系统讲解三维点云算法原理及配套实践的课程更是屈指可数。经朋友推荐，我报名了深蓝学院的『 三维点云处理 』课程。 ………………………………