本节课作为点云处理课程的起始，简单介绍了点云数据的特性。从数据特性出发，讲解了PCA算法在点云处理中的算法原理和实际应用，还介绍了其他演变算法。

熟悉点云数据之后，进一步研究最近邻问题。从最基础的二叉树结构开始讲解，讲述了最近邻算法的基础框架，之后拓宽到KD-Tree和Octree结构，让学生全面了解最近邻算法的处理思路和实现细节。

基于前一章的内容，系统讲解了各种经典点云聚类算法。从基础公式推导讲起，详细讲述了各种点云聚类算法的实现思路和详细流程。根据算法的理论内核，分类讲解算法内容，帮助学生理解算法间的区别与联系。

讲解了一些适用性更广泛的聚类算法，比如谱聚类、Mean Shift以及DBSCAN，之后由点云聚类思想引出模型拟合的概念，探讨了非常经典的霍夫变换以及RANSAC算法理念，将RANSAC理念应用在地平面分割上，让学生进行实际数据的操作和调试。

深度学习在点云上的应用越来越广泛，本节课以点云深度学习的发展脉络为导向，从Pointnet讲起，让学生深入了解深度学习在点云处理中的应用理念。

基于前一节课的内容，讲解了三维目标检测的发展脉络和发展方向。探究了各种深度学习模型的特性和算法优势，深入浅出的剖析了各种方法的出发点和创新点。

点云处理算法一定绕不开特征点提取部分，本节课以图像特征提取为出发点，讲解点云特征点检测方法，并分析了相关案例，增强算法理解。

从特征检测方法拓展到特征描述子的计算方法，从传统算法的思想内核，到深度学习方法的实现效果，让学生理解特征描述的思想和思路，方便学生进一步学习配准算法。

融合前几节课的精华，引出点云配准算法。将算法框架模块化，易于学生理解掌握，从零实现一种基于特征的匹配方法，掌握点云配准的一般流程。

3、报名课程的费用可以开发票吗？

深蓝学院所有课程都可以开具发票。您可以登录深蓝学院官网（https://www.shenlanxueyuan.com），进入个人“账户中心”，在线申请。

4、报名后怎么开始学习呢？

PC端：登录深蓝学院官网（https://www.shenlanxueyuan.com），进入“个人中心”或“我的课程” 的课程即可开始学习。课程中包含讲师讲解的视频、课件、代码、作业及其它学习资料。建议在PC端学习体验更好。

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5、可以跟讲师直接交流吗？

报名课程后添加课程对应的班主任微信，由其邀请加入微信答疑群。在答疑群内，您可以直接跟讲师和其他同学讨论交流。

报名后在对应的课程详情页，可查看对应的班主任微信。

6、学习形式和学习周期是怎样的？

为保证学习质量方便同学们反复观看，本课程采用录播形式。建议同学们登录深蓝学院PC端官网体验更佳。

7、课程有有效期吗？

为了督促同学们学习，保证学习效率，学院的课程有效期均为一年，当课程有效期截止后将不再支持观看视频、下载课件等课程服务及操作。若同学们依旧想观看视频和下载课件，建议可选择续费本课程。需要提醒大家的是，课程答疑、作业批改&讲评等课程相关服务期从报名加入课程后开始计算至少保证三个月。

8、作业会提供参考答案吗？

不提供参考答案。当每章作业截止提交后，会解锁作业思路讲解。我们希望引导大家培养独立思考的习惯和敢于动手实践的勇气，以便尽快适应实际工作中解决问题的模式。做作业过程中，如果有任何困惑和问题，可以在课程讨论区和交流群内提问解决。

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