[PCL教程] PCL漫游之I/O, KeyPoints,Range Image

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本文介绍了PCL中输入输出I/O的细节，重点关注PCD文件格式，包括版本、文件头、数据存储类型及其优势。还讲解了如何从PCD文件读取和写入点云数据，以及如何合并点云。此外，文章讨论了关键点检测，特别是NARF关键点的检测和计算，并提到了将点云转换为深度图以及深度图边界提取的概念。

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4 输入输出 I/O

io库，读写点云数据，从各种传感器获取点云。

4.1 PCD文件格式

鉴于其他格式(ply, obj, stl, x3d等)存在一些问题，PCL主要使用PCD格式。当然也可以使用其他格式。

4.1.1 PCD版本

当前官方版本0.7 (PCD_V7)

4.1.2 文件头header

文件头（ASCII格式）阐述了点云数据的属性。对于PCD_V7，主要字段如下：

VERSION ： PCD版本（e.g., .7）
FIELDS ：每个特征维度名称 (FIELDS x y z rgb)
SIZE : 每个特征维度的大小 (bytes)

unsigned char/ char : 1 bytes
unsigned short/ short : 2 bytes
unsigned int/ int / float : 4 bytes
double : 8 bytes

TYPE :：每个特征维度类型（ as a char, I, U, F）
COUNT ：每个特征维度包含数字个数（x是1个数，VHF有308个数）
WIDTH：宽（organized）, 点数 (unorganized)
HEIGHT ：高 (organized), 1 (unorganized)
VIEWPOINT ：视点， translation (tx ty tz) + quaternion (qw, qx, qy, qz)

VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
POINTS ：点数
DATA ：数据存储类型（ascii or binary）
note: 以上顺序不能变。VERSION和DATA是对文件的描述，FIELDS，SIZE，TYPE，COUNT是对点的特征的描述，WIDTH，HEIGHT，VIEWPOINT，POINTS是对点云整体描述

4.1.3 数据存储类型

ASCII：每个点是一行
binary：数据是拷贝自pcl::PointCloud.points array/vector。在linux上，采用mmap/munmap实现快速读写。

4.1.4 PCD文件的优势

可以存储和处理有组织点云，对实时的应用很重要（AR，机器人）
binary mmap/ munmap数据类型是最快的读写方式
保存不同类型，灵活高效。无效数据NAN
可以保存n-D特征描述子
通过控制该文件格式，更适应PCL，最高性能。其他格式的读取需要额外类型转换。

示例：

# .PCD v.7 - Point Cloud Data file format
VERSION .7
FIELDS x y z rgb
SIZE 4 4 4 4
TYPE F F F F
COUNT 1 1 1 1
WIDTH 213
HEIGHT 1
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
POINTS 213
DATA ascii
0.93773 0.33763 0 4.2108e+06
0.90805 0.35641 0 4.2108e+06
0.81915 0.32 0 4.2108e+06

4.2 从PCD文件中读取点云

头文件：pcl/io/pcd_io.h
函数：pcl::io::loadPCDFile<PointXYZ>(filename, *cloud)

#include <iostream>
// 头文件 pcl/io/pcd_io.h
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>

int
main (int argc, char** argv)
{
   
  // 创建PointCloud<pcl::PointXYZ> Boost shared pointer并初始化
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  // 读取点云 pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>
  if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("test_pcd.pcd", *cloud) == -1) //* load the file
  {
   
    PCL_ERROR ("Couldn't read file test_pcd.pcd \n");
    return (-1);
  }
  std::cout << "Loaded "
            << cloud->width * cloud->height
            << " data points from test_pcd.pcd with the following fields: "
            << std::endl;
  for (const