C++ I/O读写LAS点云文件详解及示例代码

最新推荐文章于 2025-04-30 08:30:00 发布

GfEmacs_Lisp

最新推荐文章于 2025-04-30 08:30:00 发布

阅读量533

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： c++ 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/GfEmacs_Lisp/article/details/132952283

点云专栏收录该内容

146 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文详细介绍了如何在C++中利用PCL库进行LAS点云文件的读写操作，包括安装PCL库、读取点云文件及写入点云文件的示例代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

LAS（.las）是一种常用的点云数据格式，通常用于存储激光扫描仪或雷达获取的三维点云数据。在C++中，我们可以通过使用合适的库来实现对LAS点云文件的读写操作。本文将详细介绍如何使用C++进行LAS点云文件的读写，并提供相应的示例代码。

点云库的选择
在C++中，有多种可选的点云库可以使用，例如PCL（Point Cloud Library）、libLAS等。本文将以PCL库为例进行说明。PCL是一个强大的点云处理库，支持多种点云数据格式的读写操作。
安装PCL库
首先，我们需要安装PCL库。具体的安装步骤可以参考PCL官方网站，这里不再详述。
读取LAS点云文件
下面是一个简单的示例代码，用于读取LAS点云文件：

#include <iostream>

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

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

GfEmacs_Lisp

关注关注

0
点赞
踩
0

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

专栏目录

订阅专栏

C++ 点云IO篇之Las文件读取

dayuhaitang1的博客

12-26

717

C++ 点云IO篇之Las文件读取

点云Las文件读写c++库 Lasib_msvc2015

09-06

LASlib在VS2015 x64平台下的编译Release和Debug，对于安装VS2015的，直接包含有VS工程项目文件，可以自己根据需要进行编译。测试：Win8.1 VS2015 64bit通过，已经用起来。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

c++ I/O读写las点云文件（供学习）

qq_39842576的博客

04-04

4751

las点云读取las文件结构头文件数据点结构文件流读取las头文件与点数据记录 las文件结构头文件官网规定的las头文件如下：为了标准读取las文件信息，以上使我们必须所了解的变量，为此我们创建如下对应的结构体：注意：定义的结构体变量顺序必须与头文件元素一一对应，否则会造成赋值混乱。数据点结构官方数据点记录结构如下：注意：在las1.4版本中数据点格式共有6中，分别是0,1，...

C++ 点云IO篇之Las文件读取与Matlab互操作

CyberSparkZ的博客

09-12

316

这些库提供了一系列的函数和类，简化了Las文件的读取和处理过程。Las文件是一种常见的点云数据格式，它用于存储激光雷达扫描得到的点云数据。在本篇文章中，我们将讨论如何使用C++读取Las文件，并通过与Matlab的互操作实现进一步的数据处理和分析。通过上述的C++代码和Matlab的互操作，我们可以方便地读取Las文件中的点云数据，并在Matlab中进行进一步的处理和分析。打开了Las文件，并创建了一个输出矩阵，用于存储点云的坐标数据。函数，我们可以逐个读取Las文件中的点，并对其进行进一步的处理。

常用点云文件详解

微小冷的学习笔记

04-30

1341

在处理点云数据时，免不了进行文件交互，下面将介绍pcd, ply以及las这三种常用的点云数据格式。

机载激光雷达(LIDAR)数据读写方法详解

- **LAStools**：一个广泛使用的商业软件包，提供读写LAS文件的工具和功能。 - **pdal**（Point Data Abstraction Library）：一个开源库，支持多种数据格式的转换，读写和操作点云数据，适用于LAS/LAZ数据格式。 - ...

【CloudCompare专家指南】：掌握LAS到PLY转换的7个绝密技巧，立即将点云数据变现！

!...# 1. 点云数据格式基础 ## 1.1 点云数据的产生和应用点云数据是通过激光扫描或其他传感技术直接从真实世界对象上采集的一系列点的集合。这些点在三维空间中具有X、Y、Z坐标值...LAS和PLY是两种常见的点云数据格式。

使用liblas库读写las文件c++代码

zeeq的博客

04-15

4221

需要包含的头文件包括 //标准c++ #include <string> //liblas库 #include <liblas/liblas.hpp> #include <liblas/point.hpp> #include <liblas/version.hpp> //pcl库 #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> 读las文件 bool LasIO::r

PCL实现读取las文件

qq_48240095的博客

03-06

4874

关于LAS文件读取

LAS文件读取库

11-23

详情配置请参考博客https://blog.youkuaiyun.com/wokaowokaowokao12345/article/details/50765989

基于C 与PCL的LAS数据读取及显示.pdf

08-08

#资源达人分享计划#

LASlib(LASTools)读写las文件.txt

04-14

资源中主要使用LASTools（LASlib）对las文件进行读取和写入，亲测可用，欢迎下载测试。LASlib（LASTools）库的配置和编译可以查看博文：https://blog.youkuaiyun.com/jacken123456/article/details/105504709

利用Azure Kinect 生成点云（C++)

m0_64727117的博客

05-19

1971

如果想要带RGB值，需要在static void generate_point_cloud(const k4a::image depth_image, const k4a_image_t xy_table, k4a_image_t point_cloud, int *point_count)里加入const k4a::image clour_image。

点云数据的LAS格式分析与编程

TechGlide的博客

09-09

559

通过使用合适的库和工具，我们可以读取、分析和处理LAS格式的点云数据。本文介绍了LAS格式的概述、文件结构，以及使用Python进行LAS文件的读取、写入和简单可视化的示例代码。文件头包含了LAS文件的元数据，例如文件版本、点的数据格式、点的数量等。点云分割与分类：根据点的属性（如强度、颜色等）对点云进行分割和分类，以便进一步分析和应用。点云滤波：对点云数据进行滤波操作，例如移除离群点、降采样等，以减少噪声和数据量。点云配准：将多个点云数据进行配准操作，以实现点云的拼接和对齐。LAS文件的读取与写入。

点云数据的读取（las、txt、xyz格式）

热门推荐

wuliGIS

07-18

4万+

主要实现las格式、txt格式、xyz格式点云文件的读取及显示（1）las点云数据直接使用编译好的LibLAs库进行读取 std::ifstream ifs; ifs.open(path, std::ios::in | std::ios::binary); if (!ifs) { cout } liblas::Read

生成圆形点云的C/C++代码示例

TechProX的博客

09-03

183

以上代码演示了如何使用Open3D库生成一个半径为1.0的圆形点云，点的数量为1000。在代码中，我们使用了极坐标系来计算每个点的位置，然后将其添加到点云对象中。在本文中，我将展示如何使用C/C++语言生成一个圆形点云的示例代码。下面是一个简单的代码示例，它使用了Open3D库来生成并可视化圆形点云。请确保在编译和运行代码之前，已经正确地安装了Open3D库，并将其链接到你的项目中。首先，确保你已经安装了Open3D库，并且在你的项目中包含了正确的头文件和库文件。生成圆形点云的C/C++代码示例。

C++读取配置文件并处理点云数据

AuSwift的博客

09-19

640

在C++编程中，读取配置文件是一项常见的任务，特别是在处理点云数据时。本文将介绍如何使用C++读取配置文件，并使用涉及点云数据的示例代码进行解释。这是因为配置文件中的参数是键值对的形式，我们可以通过键来获取对应的值。通过上述代码，我们可以读取配置文件中的点云参数，并在程序中使用这些参数进行后续处理。首先，我们需要创建一个配置文件，其中包含点云相关的参数。对于每一行，我们查找等号的位置，以确定键值对的分隔。最后，我们从配置映射中提取点云相关的参数，并将其打印到控制台。在上述示例中，我们使用了。

C++ 模型文件IO: 基于数据类型的点云操作

GfEmacs_Lisp的博客

09-23

131

在计算机图形学和计算机视觉领域，点云是一种常见的数据表示形式，用于描述三维空间中的离散点集合。假设我们的点云数据存储在一个文本文件中，每行包含一个点的坐标和颜色信息，以空格或逗号分隔。最后，我们将每个点添加到点云的向量中，并返回完整的点云数据。通过上述步骤，我们可以在C++中使用基本的数据类型和文件IO操作来读取和写入点云数据。同样假设我们希望将点云数据以文本格式写入到文件中，每个点的坐标和颜色信息以空格或逗号分隔。然后，我们遍历点云数据中的每个点，将其坐标和颜色信息以指定的格式写入文件中。

las点云文件

最新发布

05-08

### LAS点云文件格式概述 LAS（LASer）格式是由美国摄影测量与遥感学会 (ASPRS) 制定的一种开放二进制格式，专门用于存储激光雷达（LiDAR）点云数据[^1]。这种格式因其高效性和兼容性成为激光雷达行业的标准。 #### 文件结构 LAS文件由以下几个主要部分组成： - **头文件区**：包含元信息，如版本号、点数统计、空间范围等。 - **变长记录区**：可选区域，通常用于存储附加信息或地理投影参数。 - **点数据区**：核心部分，存储实际的点云数据。 - 对于某些高版本规格（如1.3及以上），还可能包括波形数据记录区和扩展变长记录区[^3]。不同版本的LAS规格定义了不同的字段和支持的功能。例如，LAS 1.0至1.2主要用于基本点云数据存储，而更高版本则引入了对分类属性的支持以及更复杂的波形数据描述能力。 --- ### 使用Python读取与处理LAS点云文件在Python中，`laspy` 是一个常用的库，能够方便地实现LAS文件的读取、修改和保存操作。以下是具体的操作流程： #### 安装依赖库可以通过 `conda` 或 `pip` 来安装所需的库： ```bash conda install -c conda-forge laspy ``` 或者使用 pip 命令： ```bash pip install laspy ``` #### 示例代码：读取LAS文件以下是一个简单的例子，展示如何加载LAS文件并访问其内容： ```python import laspy # 打开LAS文件 input_file = "example.las" with laspy.open(input_file) as f: las_data = f.read() # 访问点云数据 points = las_data.points x_coords = las_data.x y_coords = las_data.y z_coords = las_data.z print(f"X coordinates: {x_coords[:10]}") # 显示前10个X坐标 print(f"Y coordinates: {y_coords[:10]}") # 显示前10个Y坐标 print(f"Z coordinates: {z_coords[:10]}") # 显示前10个Z坐标 ``` #### 修改并保存LAS文件如果需要对点云数据进行编辑后再保存回新的LAS文件，可以按照如下方式操作： ```python # 创建一个新的LAS文件对象 output_file = "modified_output.las" header = laspy.LasHeader(version="1.2", point_format=3) # 构建新点云数据 new_points = np.rec.array( [ ([x, y, z], classification), ... ], dtype=[ ("point", "<f8", (3,)), ("classification", "<u1"), ] ) las_out = laspy.LasData(header) las_out.points = new_points # 将结果写入文件 las_out.write(output_file) ``` 注意，在创建新的LAS文件时需指定合适的头部信息（如版本号和点格式），以匹配原始数据的要求[^4]。 --- ### MATLAB中的LAS文件读取对于MATLAB用户而言，较新版已内置支持LAS文件的读取功能。然而，当遇到低版本环境时，则可通过第三方工具包来完成相同任务[^2]。下面提供了一个基于自定义解析逻辑的方法概览：假设存在名为 `readLasFile.m` 的脚本函数，它接受输入路径作为参数，并返回提取后的三维坐标矩阵及其他辅助信息。 ```matlab function [xyzPoints, classifications] = readLasFile(filePath) % 解析LAS文件的具体实现省略... end ``` 调用此接口即可轻松获取目标场景下的离散采样位置集合及其类别标签向量形式表示。 --- ### 总结无论是采用Python还是MATLAB平台，针对LAS类型的点云资源均具备成熟的解决方案可供选用。前者凭借灵活易拓展的优势占据主流地位；后者尽管受限于特定场合下才适用，但也同样能满足科研级应用需求。