PCL系列——将点云数据写入PCD格式文件

本文介绍了如何使用PCL库进行点云数据处理,包括创建点云、填充数据、保存为PCD文件及显示点云数据等内容。通过示例代码展示了整个过程。

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PCL系列

操作

  • 在VS2010 中新建一个文件pcd_write.cpp,然后将下面的代码复制到文件中。
  • 参照之前的文章,配置项目的属性。设置包含目录和库目录和附加依赖项。
#include <iostream> //标准输入输出流
#include <pcl/io/pcd_io.h> //PCL的PCD格式文件的输入输出头文件
#include <pcl/point_types.h> //PCL对各种格式的点的支持头文件

int  main (int argc, char** argv)
{
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud; // 创建点云(不是指针)

  //填充点云数据
  cloud.width    = 5; //设置点云宽度
  cloud.height   = 1; //设置点云高度
  cloud.is_dense = false; //非密集型
  cloud.points.resize (cloud.width * cloud.height); //变形,无序
	//设置这些点的坐标
  for (size_t i = 0; i < cloud.points.size (); ++i)
  {
    cloud.points[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
    cloud.points[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
    cloud.points[i].z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
  }
	//保存到PCD文件
  pcl::io::savePCDFileASCII ("test_pcd.pcd", cloud); //将点云保存到PCD文件中
  std::cerr << "Saved " << cloud.points.size () << " data points to test_pcd.pcd." << std::endl;
	//显示点云数据
  for (size_t i = 0; i < cloud.points.size (); ++i)
    std::cerr << "    " << cloud.points[i].x << " " << cloud.points[i].y << " " << cloud.points[i].z << std::endl;

  return (0);
}
  • 运行结束后,在项目目录下生成test_pcd.pcd文件,内容如下图所示。
    这里写图片描述

参考

Writing Point Cloud data to PCD files

### PCD点云数据建模的方法与工具 #### 方法概述 点云数据建模涉及从原始点云数据中提取几何特征并构建三维模型的过程。常见的方法包括基于三角网格化、曲面拟合以及体素化的技术[^1]。具体而言,可以采用以下几种方式: - **三角网格化**:通过Delaunay三角剖分或其他算法将离散的点云转化为连续的多边形表面。 - **曲面重建**:利用隐函数或移动最小二乘法(MLS)等数学方法来逼近真实物体形状。 - **体素表示**:将空间划分为立方体单元格,在每个单元格中标记是否存在点。 #### 使用的工具 对于PCD格式的数据处理,有多种成熟的开源和商业软件可供选择。以下是几个常用的选项及其特点: - **CloudCompare**: 支持复杂的编辑功能如滤波、降噪和平滑;能够执行布尔运算生成新的几何结构[^2]。 - **PCL (Point Cloud Library)**: 提供全面的功能集合覆盖整个工作流程——从读取到写入pcd文件,再到高级别的分割分类任务都可以完成[^4]。 - **MeshLab**: 主要专注于网格修复与优化方面的工作,适合于后续精细调整阶段的操作需求。 另外,《点云数据处理与应用专栏》也提到了其他一些实用程序比如Pix4D, Lidar360 和 GlobalMapper 等,它们各自擅长特定类型的项目场景下的解决方案提供。 #### 实验教程推荐 如果希望深入学习具体的实践技巧,则可参考《点云数据处理与应用专栏》,其中包含了关于当前最先进的采集技术和相应后端管理平台使用的详细介绍材料。此外,针对初学者或者想要快速上手的朋友来说,“本仓”的六个高质量样本资源将是极好的起点素材之一[^3]。 ```python import pcl cloud = pcl.load_XYZRGB('example.pcd') fil = cloud.make_statistical_outlier_filter() fil.set_mean_k(50) fil.set_std_dev_mul_thresh(1.0) filtered_cloud = fil.filter() # Example of saving the filtered point cloud back to a new .pcd file. pcl.save(filtered_cloud, 'filtered_example.pcd') ``` 上述代码片段展示了如何使用Python绑定版的PCL加载一个`.pcd`格式的点云,并对其进行统计异常值过滤后再保存下来作为下一步操作的基础输入源码实例演示。
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