pcl--不同格式点云的转换

本文介绍了如何使用PCL库将.obj文件转换为.pcd文件,并展示了如何利用Matlab实现带颜色的.ply与.pcd文件之间的相互转换。此外,还提供了使用MeshLab进行多种三维文件格式转换的方法。

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转自 http://blog.youkuaiyun.com/baidu_26408419/article/details/53931489?locationNum=2&fps=1

①代码:

#include <pcl/io/io.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/obj_io.h>
#include <pcl/PolygonMesh.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/io/vtk_lib_io.h>//loadPolygonFileOBJ所属头文件;

using namespace pcl;
int main()
{
pcl::PolygonMesh mesh;
pcl::io::loadPolygonFileOBJ("d:\head1.obj", mesh);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::fromPCLPointCloud2(mesh.cloud, *cloud);
pcl::io::savePCDFileASCII("d:\head1PCD.pcd", *cloud);
return 0;
}

②matlab R2017a新功能(可以互相转化带颜色的.ply <-> 带颜色的.pcd):

ptCloud = pcread(‘0.ply’); % read from a PLY file
pcwrite(ptCloud,'0.pcd'); 


其他.stl,.obj,.ply,.xyz等三维格式互转方法:用软件meshlab打开例如.obj,在导出选项里面,选择你想要转化的格式(例如.ply),导出即可!转化十分简单!

(当然,你要是了解了.pcd或者.obj或者.ply或.xyz等文件格式的规则,不借助其他工具函数,自己用matlab等来写代码转化也是可以的,也不难。)

### 如何使用 PCL-Python 读取点云颜色信息 在处理三维数据时,Open3D 和 Point Cloud Library (PCL) 是常用的工具库之一。通过 Python 接口可以方便地操作这些库来加载、处理和分析点云数据。以下是关于如何利用 `pcl` 库读取点云的颜色信息的具体方法。 虽然官方文档并未直接提及颜色属性的提取方式[^1],但可以通过以下代码实现: #### 使用 PCL-Python 加载带颜色的点云文件 通常情况下,带有颜色信息的点云会被保存为 `.pcd` 或其他支持 RGB 属性的格式。下面是一个简单的例子展示如何从 `.pcd` 文件中获取颜色信息: ```python import pcl def load_point_cloud_with_colors(file_path): # 加载 .pcd 文件 cloud = pcl.load_XYZRGB(file_path) # 将点云转换为 numpy 数组以便进一步访问其字段 points = np.zeros((cloud.size, 3), dtype=np.float32) colors = np.zeros((cloud.size, 3), dtype=np.uint8) for i in range(cloud.size): point = cloud[i] points[i][0] = point[0] points[i][1] = point[1] points[i][2] = point[2] r = int(point[3]) g = int(point[4]) b = int(point[5]) colors[i][0] = r colors[i][1] = g colors[i][2] = b return points, colors file_path = &#39;path_to_your_pcd_file.pcd&#39; points, colors = load_point_cloud_with_colors(file_path) print(f&#39;Point coordinates:\n{points}&#39;) print(f&#39;Colors of the points:\n{colors}&#39;) ``` 上述代码片段展示了如何加载一个包含 XYZ 坐标以及对应 RGB 颜色值的点云文件,并将其存储到 NumPy 数组中用于后续计算或可视化。 需要注意的是,在某些版本或者特定编译环境下可能需要手动调整函数调用来适配不同类型的输入源。此外,如果目标平台涉及 ROS,则还需考虑消息序列化等问题。
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