PCL点云库基础学习笔记（一）

目录

1. PCD文件格式

2. 如何使用CMakeLists.txt

3. PCD文件读取点云数据

4. 将点云数据写入 PCD 文件

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1. PCD文件格式

 #.PCD V.7-Point Cloud Data file format
 VERSION.7
 FIELDS X y zrgb
 SIZE 4 4 4 4
 TYPE F F F F
 COUNT 1 1 1 1
 WIDTH 2 1 3
 HEIGHT 1
 VIEWPOINT 0001000
 POINTS 213
 DATAascii
 0.93773 0.33763 0 4.2108e+06

• VERSION： 指的是PCD文件的版本

• FIELDS：指定一个点可以有的每一个维度和字段的名字

• SIZE：用字节数指定每一个维度的大小

• TYPE：用一个字符指定每一个维度的类型

• COUNT：指定每个维度有多少元素，默认没有COUNT时，所有维度的数目被设置为1

• WIDTH：指定数据集的宽度，根据是有序点云还是无序点云，WIDTH有两层解释:

  1. 它能确定无序数据集的点云中点的个数（和下面的POINTS 一样)

  2. 它能确定有序点云数据集的宽度（一行中点的数目)

     注意：有序点云数据集，意味着点云是类似于图像（或者矩阵）的结构，数据分为行和列。这种点云的实例包括立体摄像机和时间飞行摄像机生成的数据。有序数据集的优势在于，预先了解相邻点（和像素点类似）的关系，邻域操作更加高效，这样就加速了计算并降低了PCL中某些算法的成本。 

• HEIGHT：用点的数目表示点云数据集的高度。类似于WIDTH，HEIGHT也有两层解释。

  1.  它表示有序点云数据集的高度（行的总数）

  2.  对于无序数据集，它被设置成1（被用来检查一个数据集是有序还是无序)

     有序点云例子:

     wIDTH 640 #像图像一样的有序结构，有640行和 480列 
     HEIGHT 480 #这样该数据集中共有640*480=307200个点 
     
     无序点云例子: 
     WIDTH 307200 
     HEIGHT 1   #有307200个点的无序点云数据集

• VIEWPOINT：指定数据集中点云的获取视点

• POINTS：指定点云中点的总数

2. 如何使用CMakeLists.txt

CMakeLists.txt文件一般形式：

cmake_minimum_required(VERSION 2.6 FATAL_ERROR)
project(MY_GRAND_PROJECT)
find_package(PCL 1.3 REQUIRED COMPONENTS common io)
include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(