点云数据是三维感知的重要手段，具有丰富的几何与结构信息，在自动驾驶、地形测绘、工业测量等领域具有广泛的应用。同时点云数据处理技术也是目前比较火热的研究方向，并且随着深度学习的发展，结合深度学习的点云方法非常具有潜力。
目前针对点云的第三方库有很多种，如PCL、CGAL等。这些库均基于C++进行实现调用，然而初学者难以深入掌握C++语言，且网上资料参差不齐，使很多人从入门到放弃。Open3D是2018年开始发展的点云处理库，底层基于C++实现，提供Python语言的接口调用。依托于Python的简单易学习特性，Open3D库极易上手，能够让你专心的进行算法研究而不必过于担心编程技能。本课程依托于Open3D开源库，着重介绍点云数据处理的实战应用。
面向点云处理领域的基础工具课，主要以Python为编程主要语言，介绍Open3D库的使用方法。课程特点简单易用，快速上手点云数据处理，更加侧重于实战，涉及的话题包括点云的配准、去噪、采样、分割等，每个案例均提供源码进行实战。
1.方向为点云数据处理领域的基础人群，快速上手Open3D进行实战应用；
2.使用python作为点云数据处理的主要编程语言；
3.兼顾对C++ API的概要介绍，便于实现工业落地；
李子宽，南京航空航天大学计算机科学与技术博士，主要从事激光雷达数据处理与应用研究。国家奖学金获得者，多篇成果物被SCI、EI数据库收录。
李虎，资深3D视觉算法工程师，任职国内某独角兽公司，具有丰富的实战经验。
1.掌握点云数据处理基本理论和方法，掌握常见的点云配准、分割、聚类手段；
2.快速上手Python编程，培养利用Python进行点云处理的编程素养，能够独立进行算法分析和实现；
3.每节课均提供代码实现和详细注释，提供丰富的工具和轮子，方便进行拓展实现；
