三维点云处理实战：源码+课件+数据集

 1. 为什么三维点云技术成为AI领域新热点？   
三维点云处理是自动驾驶、机器人导航、AR/VR等领域的核心技术。本课程通过KITTI、ModelNet40等工业级数据集实战，系统讲解点云获取、特征提取、匹配识别全流程。课程覆盖从传统算法（KD-Tree、ICP）到前沿深度学习方案（PointNet++、PPFNet），帮助学习者掌握3D数据处理的关键能力。   

 2. 课程核心内容模块拆解   
数据结构篇：Octree与KD-Tree实现高效空间索引   

数学基础篇：谱聚类、RANSAC等算法在点云中的应用   

特征提取篇：Harris 3D、ISS关键点检测与PFH/FPFH特征描述   

深度学习篇：PointNet系列模型与点云目标检测框架解析   

实战应用篇：ICP配准、NDT算法在SLAM系统中的实现   

 3. 特色数据集与项目实战资源   
课程提供5类专业数据集：   

- KITTI_object包含2万+标注点云（自动驾驶场景）   

- ModelNet40提供40类物体标准化点云（三维识别基准）   

- 配套源码实现特征提取、目标检测等完整pipeline   

学员可通过RANSAC配准实践、PointRCNN检测复现等案例快速提升工程能力。   

 4. 适合哪些人群学习？   
✔ 计算机视觉工程师拓展3D处理能力   

✔ 机器人/自动驾驶方向研究生课题研究   

✔ 传统图像处理人员转型三维视觉开发   

✔ 需注意：要求具备线性代数与Python编程基础，部分章节涉及PyTorch框架   

 5. 课程内容如何助力职业发展？   
掌握点云处理能力可参与：   

• 自动驾驶感知系统开发（激光雷达数据处理）   

• 工业检测中的三维缺陷识别   

• 数字孪生场景构建与SLAM算法优化   

课程案例均来自实际科研项目，例如KITTI数据集的点云分割任务可直接迁移至工程应用。   

通过系统学习三维点云的特征提取与深度学习建模，你将建立处理复杂3D数据的完整知识体系。课程提供的算法对比分析（如ICP与NDT配准效果评估）和优化技巧，能显著提升解决实际问题的效率。

资源目录列表：

├─三维点云处理 - 带源码课件
│  ├─3d数据集
│  │  ├─3D PCL 数据集.zip
│  │  ├─KITTI_depth.zip
│  │  ├─KITTI_object.zip
│  │  ├─KITTI_odometry.zip
│  │  ├─modelnet40_normal_resampled.zip
│  ├─第八次课
│  │  ├─8.1 PFH&&FPFH.mp4
│  │  ├─8.2 SHOT.mp4
│  │  ├─8.3 3D_match&&perfect_match .mp4
│  │  ├─8.4 PPFNet &&PPF_folder .mp4
│  ├─第二次课
│  │  ├─2.1_binary_search_tree.mp4
│  │  ├─2.2_KD-tree.mp4
│  │  ├─2.3_Octree.mp4
│  ├─第九次课
│  │  ├─9.1 ICP_1.mp4
│  │  ├─9.2ICP_2.mp4
│  │  ├─9.3ndt.mp4
│  │  ├─9.4ransac.mp4
│  ├─第六次课
│  │  ├─6.1introduction.mp4
│  │  ├─6.2image-based object detection.mp4
│  │  ├─6.3voxelnet&pointillar.mp4
│  │  ├─6.4pointRCNN.mp4
│  │  ├─6.5pointcloud&image fusion.mp4
│  ├─第七次课
│  │  ├─7.1 introduction && harris 2d.mp4
│  │  ├─7.2 harris 3d.mp4
│  │  ├─7.3 ISS.mp4
│  │  ├─7.4 USIP.mp4
│  │  ├─7.5 SO-NET.mp4
│  ├─第三次课
│  │  ├─3.1math prerequisite.mp4
│  │  ├─3.2K-means.mp4
│  │  ├─3.3GMM.mp4
│  │  ├─3.4EM.mp4
│  │  ├─3.5Spectral clustering.mp4
│  ├─第四节课
│  │  ├─4.1 spectral clusterig.mp4
│  │  ├─4.2meanshift&dbcan.mp4
│  │  ├─4.3least_square.mp4
│  │  ├─4.4 ransac.mp4
│  ├─第五节课
│  │  ├─5.1 deep learning introduction.mp4
│  │  ├─5.2pointnet.mp4
│  │  ├─5.3pointnet++.mp4
│  ├─第一次课，声音正常版本
│  │  ├─1-Introduction.mp4
│  │  ├─2-PCA.mp4
│  │  ├─3-kernel PCA.mp4
│  │  ├─4-.mp4