保存点云数据与PCL库

最新推荐文章于 2025-01-18 08:39:51 发布

OnSqlserver

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文章标签： PCL

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/OnSqlserver/article/details/133189780

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本文介绍了如何利用Point Cloud Library（PCL）保存点云数据到PCD文件。PCL是一个强大的开源库，适用于点云处理。通过示例代码，展示了创建点云对象、填充数据及使用PCL的函数将数据保存到ASCII编码的PCD文件的过程，便于后续的点云处理和分析。

点云是三维空间中离散点的集合，广泛应用于计算机视觉、机器人导航和虚拟现实等领域。在处理点云数据时，我们经常需要将其保存到文件中以供后续使用。本文将介绍如何使用点云库（Point Cloud Library，PCL）保存点云数据，并提供相应的源代码示例。

PCL是一个功能强大的开源库，专门用于点云处理。它提供了丰富的功能和算法，包括点云滤波、配准、分割和特征提取等。在使用PCL保存点云数据之前，需要安装PCL库并配置相应的开发环境。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用PCL保存点云数据：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#

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PCL点云处理之读取与保存PLY文件（点云\网格）（一百五十四）

weixin_44329757的博客

05-10

3094

在平常的工作学习，会接触到后缀名为.ply的文件，这是一种常用的存储点云或者网格数据的文件格式，我们可以通过一些方法来区分具体存储的数据为哪一种，PCL对于这两种数据，都提供了读取和保存方法。下面分别进行介绍和演示。

【PCL 保存点云数据为 PCD 文件的方法汇总】

小秋 AI SLAM 入门实战教程

08-30

1462

PCL 提供了多种方法来保存点云数据为 PCD 文件，具体使用哪种方法通常取决于你想要的输出格式（例如，ASCII vs. 二进制）以及你是否需要设置点云的原点和方向。总结：你选择哪个保存方法取决于你的特定需求，比如，如果你想要可读性强的文件，可以选择 ASCII 格式；如果你想要文件小一些，可以选择二进制或压缩的二进制格式。这个函数保存的 PCD 文件是以二进制格式压缩的，通常这会使得文件大小减少很多。该函数保存点云为一个压缩的二进制 PCD 文件，这样可以大大减少文件大小。总是以二进制格式保存。

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从PCD文件中读取与保存点云文件

Scarlett的博客

06-26

3595

数据输入输出

PCL点云保存

moyuer1的博客

04-09

2747

PCL点云保存

保存.ply模型数据 PCL——使用PCL库保存点云数据

ByteSparkX的博客

08-15

1280

PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，提供了丰富的点云处理算法和工具。在使用PCL进行点云处理时，有时我们需要将点云数据保存到本地文件中，以便后续的读取和分析。通过这个简单的示例，我们学会了使用PCL库将点云数据保存为.ply文件。当然，PCL还提供了丰富的其他功能，如滤波、配准、分割等，可以根据实际需求在点云处理中进行使用。编译并运行上述代码，即可在当前目录下生成一个名为"point_cloud.ply"的文件，其中包含了保存的点云数据。首先，我们需要安装PCL库。

PCL点云库入门（第2讲）——PCL库中点云基本知识和数据类型结构

qq_36812406的博客

12-09

3054

点云是由一系列数据点组成的集合，这些点通常代表三维空间中物体表面的点。点云数据可以通过各种三维扫描技术获得，如激光扫描（VLP系列）、结构光扫描（ Kinect系列）或立体视觉扫描（Realsense系列）等。每个点通常包含三个坐标值（X、Y、Z），有时还包含颜色和反射率等其他信息。点云广泛应用于计算机视觉、机器人导航、三维建模、工业检测和文化遗产保护等领域。点云数据如下图1所示。图 1。

PCL 读取和保存点云

纵马踏花向自由

09-13

1568

PCL (Point Cloud Library) 是一个用于处理 3D 点云数据的开源库。在处理点云数据时，常见的任务包括点云的读写和可视化。PCL 提供了强大的 IO 模块来读取和写入各种格式的点云文件，并且提供了可视化模块来对点云进行渲染和显示。点云的读写与显示是很多 3D 数据处理任务的基础步骤，通过这些步骤，可以对点云进行预处理、分析和操作。

【2025最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）

最新发布

点云侠的博客

01-18

62万+

PCL学习目录。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年11月11日。

使用 PCL 库将点云数据保存为 PCD 格式文件

程序员「阿基米东」的编程之旅

05-28

4824

PCD 全称 Point Cloud Data，是一种存储三维点云数据的文件格式，本教程将介绍如何使用 PCL 点云库将点云数据写入 PCD 文件。由于 PCD 是一种开放数据格式，因此你可以使用各种点云处理工具来读取和写入 PCD 文件，并进一步对点云数据进行处理。本教程的示例代码和点云数据可在下载。

PCL 读取、保存点云【2025最新版】

点云侠的博客

12-26

6749

PCL 读取、保存点云PCLPointCloud2和PointCloud点云的代码实现，以及PCLPointCloud2和PointCloud之间的相互转换。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月12日。

PCL1.7.2+Kinect V 2.0获取并保存点云PCD数据程序

04-07

本文在VS2012开发平台上面配置PCL1.7.2+Kinect V 2.0SDK+opencv2.4.9 ，使用最新的Kinect V 2.0传感器设备获取场景中的深度图像和彩色图像，并将二者转换保存为PCL数据库所使用的PCD点云数据格式，然后借助编程算法，编写程序将保存的点云PCD格式数据，成功的保存到电脑Dist里面。本程序所使用的配件较多，自己起步一点点摸索的话，极费事、极费时间，这里将其拿出来供大家直接使用，也算是为致力于三维点云图像处理和PCL+Kinect V 2.0的同仁志士加了点催化剂，给予一点帮助吧。让三维点云的获取更加方便，KinectV 2.0 使用范围更广阔吧。

保存三维点云数据使用的是PCL库

CodeNexus的博客

08-30

181

通过本文的介绍，你可以学会如何使用PCL库保存三维点云数据。PCL提供了丰富的功能和算法，可以帮助你处理和分析点云数据，从而应用于各种计算机视觉和三维重建任务中。编译并运行上述代码后，将在当前目录下生成一个名为 “point_cloud.pcd” 的文件，其中包含了保存的点云数据。以上代码实现了创建一个简单的立方体点云，并将其保存为PCD文件。利用循环，在三维空间内生成一系列点，并将这些点添加到点云对象中。设置点云对象的宽度和高度，其中宽度等于点云中点的总数。保存三维点云数据使用的是PCL库。

PCL入门系列 —— 点云数据加载及保存

工业机器视觉

04-26

3685

在方案设计及开发验证时，通常会将中间环节的点云数据以本地文件的形式保存下来进行单独分析；在分析点云数据时，较为常用的点云可视化分析软件有CloudCompare，简称CC，模型数据可视化分析软件可使用MeshLab；...

PCL-点云读取，显示与保存

suyuan945的博客

01-10

8974

点云数据的读取 1.PCl中点云的数据格式 //可用于可视化 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); //不可用于可视化 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud; //点云的填充 cloud.width = 1...

PCL库保存点云pcd文件的两种方式

木卫三的博客

07-17

1841

使用PCL库将点云导出位pcd文件时有两种方式，一种方式是直接调用pcl::io中的保存函数，另外一种方式是使用pcl::PCDWriter类。总结：两种保存方式并无区别，pcl::io本质也是调用pcl::PCDWriter去保存点云，只是封装了以下而已。保存pcd文件时，有ASCII和Binary两种类型可选，实际中更推荐二进制模式。使用pcl::io中的保存函数，需要包含头文件pcd_io.h。使用pcl::PCDWriter。

PCL读取与保存点云文件

积沙成塔

05-19

1万+

#include #include #include int main (int argc, char** argv) { pcl::PointCloud::Ptr cloud (new pcl::PointCloud); if (pcl::io::loadPCDFile ("test_pcd.pcd", *cloud) == -1) //* load the file {

PCL :实现读取、保存点云(附完整源码)

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

09-17

869

PCL :实现读取、保存点云(附完整源码)

PCL笔记一：Windows10安装PCL；与VS2019联合调试；保存点云为PCD文档。

xiaoyaolangwj的博客

02-20

3774

第一步：安装PCL 官方github网站：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases 里面有最新的版本：往下翻也有比较低的版本。下载：PCL-1.12.1-AllInOne-msvc2019-win64.exehttps://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases/download/pcl-1.12.1/PCL-1.12.1-AllInOne-msvc2019-win64.exe pcl-.

PCL pcd_read读取点云&&pcd_write保存点云

m0_51204289的博客

10-10

555

pcd_read读取点云pcd_write保存点云的简单实用

将CGAL带有法线的点云数据转换PCL库点云数据PointNormal

07-08

你可以使用CGAL和PCL库来进行带有法线的点云数据的转换。下面是一个简单的示例代码，展示了如何将CGAL中的点云数据转换为PCL库中的PointNormal类型的点云数据： ```cpp #include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h> #include <CGAL/Point_with_normal_3.h> #include <CGAL/IO/read_xyz_points.h> #include <CGAL/property_map.h> #include <CGAL/IO/write_ply_points.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> typedef CGAL::Exact_predicates_inexact_constructions_kernel Kernel; typedef Kernel::Point_3 Point_3; typedef CGAL::Point_with_normal_3<Kernel> Point_with_normal_3; typedef std::vector< Point_with_normal_3 > PointList; int main() { // 读取带有法线的点云数据 PointList points; std::ifstream stream("input.xyz"); if (!stream || !CGAL::read_xyz_points(stream, std::back_inserter(points), CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_map<Point_with_normal_3>()). normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_map<Point_with_normal_3>()))) { std::cerr << "Error: cannot read file!" << std::endl; return 1; } // 将点云数据转换为PCL库中的PointNormal类型的点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr pcl_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>); for (const auto& point : points) { pcl::PointNormal pcl_point; pcl_point.x = point.x(); pcl_point.y = point.y(); pcl_point.z = point.z(); pcl_point.normal_x = point.normal().x(); pcl_point.normal_y = point.normal().y(); pcl_point.normal_z = point.normal().z(); pcl_cloud->push_back(pcl_point); } // 保存PCL点云数据 pcl::io::savePLYFile("output.ply", *pcl_cloud); return 0; } ``` 上述代码将从"input.xyz"文件中读取带有法线的点云数据，并将其转换为PCL库中的PointNormal类型的点云数据。最后，将转换后的点云数据保存为"output.ply"文件。你可以根据自己的需求修改文件路径和名称。请确保已正确安装和配置CGAL和PCL库，并将相关头文件和库文件包含到你的项目中。这样，你就可以使用上述示例代码将CGAL中的点云数据转换为PCL库中的PointNormal类型的点云数据了。