Matlab将生成的点云以pcd格式保存并运用cloudcompare显示

最新推荐文章于 2025-09-23 10:03:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-23 10:03:00 发布 · 1.2k 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab

文章讲述了作者作为点云学习者在使用MATLAB生成pcd文件并用CloudCompare打开时遇到的路径中文名导致的显示问题。通过将路径改为英文，成功解决了文件无法正确打开的问题。

导语：笔者是点云的初学者，愿一起见证成长，一起增长点云知识库。

这是matlab生成的点云图像：

运用matlab代码以pcd格式进行保存：

pcwrite(ptCloud, 'plaster.pcd','Encoding','ascii');
pc = pcread('plaster.pcd');
pcshow(pc);

打开CloudCompare软件，并点击以下按钮：

在打开指定文件的时候笔者遇到了这样一个问题：

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

及时吹头头不疼

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

matlab 保存点云【2024最新版】

点云侠的博客

08-30

3090

pointCloud对象属性及写入数据。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年11月9日。

Matlab保存点云

QfcaLinux的博客

09-17

456

我们可以通过PointCloud对象来表示点云数据，并利用pcwrite函数将点云数据保存为常见的点云文件格式。通过这些函数的灵活应用，我们可以更好地处理和利用点云数据，从而实现各种三维相关任务的要求。你可以将上述代码中的文件名后缀修改为对应的格式，如"pointcloud.pcd"或"pointcloud.las"，以保存为PCD或LAS格式的点云文件。上述代码中，我们使用pcread函数加载了名为"pointcloud.ply"的PLY格式点云文件，并将加载的数据存储在ptCloud变量中。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

ROS2学习笔记——Ubuntu 22.04查看点云.PCD文件

最新发布

m0_55260921的博客

09-23

613

本文介绍了在Ubuntu 22.04上查看PCD点云文件的多种方法：1)使用PCL工具包中的pcl_viewer进行快速可视化；2)通过CloudCompare软件进行功能丰富的查看；3)利用MeshLab软件处理点云数据；4)通过Python脚本结合PCL或Open3D库进行编程查看。文章还提供了查看PCD文件基本信息的方法，并针对不同需求给出了推荐方案：轻量级查看推荐pcl_viewer，功能完整推荐CloudCompare，开发需求推荐使用Open3D+Python组合。每种方法都附有详细的安装和操作

Matlab点云拼接教程

学习使你进步。

07-21

712

在三维重建、机器人视觉等应用中，点云合并是一个非常重要的步骤，其中常用的算法为最近邻算法和迭代最近点算法（ICP）。其中，findNearestNeighbors函数用于找到距离在maxDistance内的两组点，pcregrigid函数用于计算两个点云的变换矩阵，pcmerge函数用于合并两个点云。我们首先需要找到第二个点云中和第一个点云中每个点最近的点，然后将其拼接在一起。首先，我们需要定义两个点云文件路径，这里我们使用Matlab内置的pcd格式点云文件，读取点云数据的函数为pcread。

【MATLAB点云处理】保存点云——将3D点云写入PLY或PCD文件

weixin_44769034的博客

03-26

990

将3D点云写入PLY或PCD文件。

在MATLAB中显示和保存点云

FqLibrary的博客

09-29

999

点云是一种三维数据表示形式，由大量的点组成，每个点都有其在空间中的坐标位置。在MATLAB中，我们可以使用点云处理工具箱（Point Cloud Processing Toolbox）来加载、显示和保存点云数据。本文将介绍如何在MATLAB中显示和保存点云，并提供相应的源代码。综上所述，我们可以使用MATLAB的点云处理工具箱加载、显示和保存点云数据。通过合适的函数和选项，我们可以灵活地处理和可视化点云数据，以满足不同的需求。中的点云数据保存为.ply格式的文件，并指定保存路径。函数用于设置窗口的标题，

【matlab】matlab，深度图转换三维点云，depthmap to cloud

12-22

本教程将详细介绍如何在MATLAB环境下，利用深度图（Depthmap）生成三维点云（Point Cloud）并保存为PLY格式文件。深度图通常包含了每个像素对应的场景深度信息，而三维点云则是这些深度信息在空间中的具体表示。 ...

stl数据转换成pcd点云数据，网上找不到的稀少资源（自己编写）

03-13

之前收集各个资源的转化，终于找到stl格式转换成pcd格式的数据代码，这个网上是没有现成的，我们费了好大的功夫才解决了这个格式转换问题，很珍贵的资源，分享一下！希望对你们有帮助。

PCL 获取带有强度信息的pcd点云【2025最新版】

点云侠的博客

01-08

5623

针对CloudCompare将las格式的点云转换成pcd格式后，使用PCL无法获取强度信息的问题，本文给出几种获取PCL可识别的pcl::PointXYZI类型pcd点云的有效方法。

【CloudCompare】点云密度的可视化与导出

qq_38939822的博客

12-09

9815

CloudCompare好像只能处理ply、pcd，obj和stl导入是网格不是点云，如果文件格式是后者，要先转成前者密度可视化完成导出：选中，ctrl+s 保存为ply格式，选ASCII形式导出后数据长这样，最后一列就是密度，前三列是坐标值把文件头删掉，只留下数据，格式改为txt，就可以读到matlab里【matlab教程】22、将txt文件转化为矩阵数据，输出为excel表格 ...

PCL(3)：将Point Cloud数据写入PCD文件

qq_42827488的博客

02-29

1631

上回书讲的是把PCD文件读成点云数据，这回我们说说怎么将点云数据写入PCD文件。 1、代码创建一个名为pcd_write.cpp的文件，并将以下代码放入其中： #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> int main (int argc, cha...

基于MATLAB的点云数据处理文档

12-03

基于MATLAB的点云数据处理的论文，有一定的参考价值

MATLAB读取显示txt格式点云（带数据）

08-22

MATLAB读取显示txt格式点云（带数据）

matlab 画云图

09-07

matlab 画云图

matlab三维点坐标生成点云

06-15

//////////////////////////////// matlab三维点坐标生成点云ply

利用PCL库将TXT格式点云转换为PCD格式

weixin_35391606的博客

06-29

876

在当今的计算机视觉和3D扫描技术领域中，点云数据是不可或缺的。点云是由一系列数据点构成的集合，每个点包含空间坐标信息，有时还包括颜色、反射率等属性，这些点通常由激光扫描仪或其他3D传感器捕获。点云数据可以用于多种应用，如3D建模、机器人导航和虚拟现实。在处理这些数据时，不同的应用和场景通常需要不同的数据格式，因此点云数据格式转换便显得尤为重要。点云数据常见的格式包括文本格式（如TXT）和二进制格式（如PCD）。

MATLAB点云处理：1点云的读取、显示和保存

热门推荐

DF.W的那点浅薄的知识

09-25

2万+

本文作为MATLAB点云学习记录的开篇，介绍MATLAB读取、显示和保存点云的内容点云读取读取非PCD和PLY格式的文件点云显示点云保存点云读取 MATLAB能够读取PLY或者PCD格式的文件 rabbit = pcread('rabbit.pcd') 这里读取了那个著名的兔子点云，获取了一个pointCloud对象，这个pointCloud对象包含的属性有 Location 包含了所有的点信息，每个点的x y z构成一行 Count 点的总个数 XLimit YLimit ZLimit 分

【matlab点云数据处理】matlab里点云的读入显示和保存

Alert_feng的博客

08-04

2721

1.matlab里点云的读入显示和保存

点云pcd保存

laoki的专栏

04-26

1644

pcd格式的保存，支持多种模式、多格式

CloudCompare 如何保存pcd文件

08-27

在 CloudCompare 中，导出或保存点云数据为 PCD（Point Cloud Data）文件格式是一个常见的需求，特别是在进行点云处理、分析或用于机器学习任务时。CloudCompare 提供了多种保存选项，其中包括 PCD 格式的支持。要将点云数据保存为 PCD 文件，可以按照以下步骤操作： 1. **打开点云文件** 首先，加载需要导出的点云数据。可以通过菜单栏的 `File > Open` 来加载 `.ply`、`.las`、`.xyz` 等格式的点云文件。 2. **选择点云对象** 在左侧的对象列表中选中需要导出的点云数据。如果点云被分割为多个部分，可以多选或单独处理每个部分。 3. **导出为 PCD 格式** 点击菜单栏的 `File > Save As`，然后在弹出的保存窗口中选择文件类型为 `PCD` 格式。此时，系统会提供三种保存选项： - **Compressed Binary（压缩二进制）** 该格式以压缩的二进制形式存储点云数据，文件体积最小，读取速度最快，适合大规模点云数据存储和使用。优点：体积小、读取快；缺点：不可直接编辑，需专用工具解码 [^2]。 - **Binary（二进制）** 以未压缩的二进制格式保存，文件大小适中，读取速度较快，适合需要较快处理但不压缩的场景。优点：比压缩格式更易处理；缺点：文件内容不可读 [^2]。 - **ASCII/Text（文本）** 以纯文本形式保存，每个点的信息都以明文方式写入文件中。优点：可读性强，适合调试和手动编辑；缺点：文件体积大，读取和处理速度较慢 [^2]。 4. **确认保存设置** 根据需求选择合适的编码格式后，点击“保存”即可完成导出。此外，如果你希望使用脚本或编程方式生成 PCD 文件，也可以参考类似 MATLAB 的方式： ```matlab pcwrite(ptCloud, 'plaster.pcd', 'Encoding', 'ascii'); pc = pcread('plaster.pcd'); pcshow(pc); ``` 该代码片段展示了如何使用 MATLAB 保存 ASCII 编码的 PCD 文件，并读取显示 [^3]。 CloudCompare 的导出功能非常灵活，能够满足不同应用场景下的需求，从高效处理的大数据集（压缩二进制）到便于调试的文本格式（ASCII）均有支持。