点云保存到文件

最新推荐文章于 2025-03-23 19:27:15 发布
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#ROS #PCL #save 

    //  将改变的点云输出到文件
    pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYZ>("./src/rslidar/data/result.pcd", *cloud_change);

 

保存点云数据 - 持久存储三维模型信息的技术
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07-31 597
点云数据的保存格式多种多样，常见的有PLY、PCD和XYZ等格式。XYZ格式是一种简单的文本格式，每行包含一个点的坐标信息，适合小规模的点云数据。通过将点云数据保存到文件中，我们可以实现对三维模型信息的持久存储，方便后续的数据分析和处理。保存好的点云数据可以在计算机图形学、计算机视觉和机器人等领域发挥重要作用，帮助我们更好地理解和利用三维空间中的信息。三维点云是由大量离散的点数据组成的，它们以空间坐标的形式表示出现在物体表面的点。本文将介绍一种常见的保存点云数据的方法，并提供相应的源代码示例。
PCL 点云添加标签属性并将带标签的点云保存成文件
weixin_43896283的博客
06-19 304
点云如何添加标签，以及如何将带标签的点云保存成文件。
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 4370
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。
点云 3D 数据 读取、保存 - pypcd 包
77wpa的博客
11-27 3792
点云 3D 数据 离线状况 通常以 “.pcd”、“.bin” 等格式存储，其中 “.pcd” 文件在 Ubuntu 下可以方便的使用 pcl_viewer 命令查看；而 “.bin” 格式 则可 以最少的 库依赖 完成对点云的读取保存。当前默认支持的是 python 2.* 环境， python 3.* 下的安装需要适配版本，不然使用过程中会报错。
PCL点云的保存和显示
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konglingshneg的博客
06-11 1万+
1.pcl点云的保存1.首先将获得的点云x，y，z分别存放在三个vector中2.pcl  是一个命名空间，跟std类似，PointCloud是类模板，&lt;pcl::PointXYZ&gt;是模板类实例化的类型3cloud.height用来判断是否为有序点云，=1则是无序点云也可以使用如下函数代替：if (!cloud.isOrganized ()),4.对于无序点云来说：(1)width就是...
PCL库保存点云pcd文件的两种方式
木卫三的博客
07-17 1665
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。
从PCD文件中读取与保存点云文件
Scarlett的博客
06-26 3519
数据输入输出
bunny2.rar_bunnypcd文件_pcl保存pcd点云_点云_点云pcd文件
07-15
标题中的“bunny2.rar_bunnypcd文件_pcl保存pcd点云_点云_点云pcd文件”表明这是一个关于使用PCL处理名为“bunny2”的点云数据的示例。其中，“bunny2.pcd”是压缩包内的核心文件，它是一个PCD（Point Cloud Data）...
pcd格式点云样例文件
04-13
点云技术是计算机视觉和三维重建领域中的重要组成部分，它涉及到大量的数据处理和三维空间理解。PCD（Point Cloud Data）格式是由PCL（Point Cloud Library）库所推广的一种广泛使用的点云数据存储格式。本文件包...
readlas_XYZI_txt.zip_Python支持las_las文件保存_python 读las文件_xyzi 点云格式
07-15
保存XYZI点云数据到新的LAS文件则需要用到`liblas`的写入功能。以下代码展示了如何将读取的数据写入新的LAS文件： ```python import liblas # 创建一个新的LAS文件 with liblas.File('output.las', mode='w', ...
点云生成深度图，并保存深度图
10-30
C++写的，点云生成深度图代码，直接修改路径，即可读取点云文件，并保存深度图
读取、显示、计算Lidar点云及dat数据文件
11-05
一款非常灵巧的读取、显示、计算Lidar点云及dat数据文件的源代码公开的工具软件，采用VC++6.0开发完成。可同步显示已读取多少个点。
3D视觉学习计划之点云的读取和保存
小俊俊的博客
04-24 598
1.CONFIG += console c++14这个地方需要改成c++14,之前是11就可以。2.其他的依赖文件和包含路径这些，需要开启自己的路径进行参考。
3d点云文件保存 pcd和ply
mindfusion的博客
07-05 4060
#include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <pcl/common/centroid.h> #include <pcl/common/distances.h> #include <pcl/common/eigen.h> #...
MFC 打开与保存点云PCD文件
qq_60609496的博客
03-18 736
关键一句代码： CFileDialog FileDlg(true, sDefaultDir, _T(""), OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT, sFileFilter, NULL); CFileDialog 第一个参数为Ture时代表打开文件，为false时代表保存文件 打开PCD，并显示于界面上的VTK窗口 void CPointCloud::PC_OpenPointCloud(boost::shared_ptr<pcl::visualiza
【点云数据读写 一 】点云batch/tensor数据保存
qq_43420833的博客
07-30 227
【代码】【点云数据读写 一 】点云batch/tensor数据保存。
PCL基础：加载点云数据和保存点云数据，包含pcd、obj、ifs、ply等文件类型，附带示例代码，一篇文章掌握PCL文件流用法
weixin_42896234的博客
03-23 1169
文章详细讲解PCL点云库是如何加载点云数据和保存点云数据
点云模型专栏（一）概述、特性、存储格式、数据集
CV技术指南（微信公众号）
03-13 2034
从本篇文章开始，咱们将带大家从最基本的点云表示、应用开始，逐步讲授深度学习中的基本模型、处理方案等。本教程将按以下目录来更新，可能日后会有所调整。
MFC文件的保存和提取
qq_39200996的博客
04-19 2863
在mfc中，框架本身给我提供了一个文件的保存和读取文件的函数Serialize，但是学习过mfc的同学可能都会有一点疑惑，就是在所现在的资料中基本都是通过 1把自己希望保存的类Myclass进行可串行化，具体步骤有1.。。。。5步，优快云到处都有着方法我就不赘述了。 2.在Cxxxdoc类的重写虚函数Cxxxdoc::Serialize（），因为在函数是每次保存和打开文进必定会进入的.。然后...
保存点云文件
最新发布
04-28
<think>好的，用户的问题是关于如何保存点云文件以及进行格式转换，还提到了点云处理工具。我需要结合用户提供的引用内容，尤其是那些关于点云格式转换工具的信息，来给出详细的回答。首先，用户之前的问题是关于用Open3D提取球体顶点坐标，现在转向保存和转换点云文件，可能需要了解不同格式的优缺点和转换方法。 用户提供的引用中，有提到几个关键点：比如引用1和2介绍了点云格式转换工具，支持PCD和TXT互转；引用3和4是关于PLY和PCD之间的转换，包括Python和C++的实现；引用5详细解释了PCD格式的结构。这些信息需要整合到回答中，说明不同格式的特点以及如何转换。 接下来要考虑用户的真实需求。他们可能在进行3D建模或数据处理时需要保存不同格式的点云，比如从传感器获取的原始数据可能需要转换到更通用的格式进行处理，或者导出到其他软件进行进一步分析。需要推荐合适的工具和方法，比如Open3D、PCL库以及用户提到的转换工具。 用户可能对具体步骤和代码示例感兴趣，所以需要分步骤说明如何使用这些工具，比如用Python的Open3D保存为PLY或PCD，或者用C++的PCL进行转换。同时，要提到格式转换时的注意事项，比如数据精度、颜色信息保留等，以及处理大规模数据时的优化方法。 还需要考虑用户的技术水平，可能既有Python用户也有C++用户，所以需要提供不同语言的示例。此外，引用中的工具项目地址需要正确链接，方便用户访问。最后，生成的相关问题要覆盖常见的使用场景，如格式选择、处理大文件、保留颜色信息等，帮助用户进一步探索。</think>以下是如何保存点云文件及进行格式转换的完整指南，结合了Open3D和常用工具实现方案： ### 一、点云文件保存基础 1. **主流格式对比** - **PCD**：PCL库专用格式，支持元数据存储（坐标系/法向量/颜色）[^5] - **PLY**：三维扫描仪常用格式，支持多边形网格存储[^3] - **XYZ**：纯文本格式，仅包含坐标信息 - **LAS**：激光雷达标准格式，含GPS时间戳等专业数据 2. **保存核心方法** ```python import open3d as o3d # 保存为不同格式（Open3D实现） pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_array) pcd.save("cloud.pcd") # 保存为PCD格式 o3d.io.write_point_cloud("cloud.ply", pcd) # 保存为PLY格式 ``` ### 二、格式转换方案 #### 方案1：使用开源转换工具（推荐） - **项目地址**：[点云格式转换工具](https://gitcode.com/open-source-toolkit/26af8)[^1] - 支持特性： - PCD↔TXT互转（保留浮点精度） - 批量转换功能 - 命令行操作（适合自动化处理） #### 方案2：Python实现转换 ```python # PCD转PLY（带颜色信息） def pcd_to_ply(input_path, output_path): pcd = o3d.io.read_point_cloud(input_path) o3d.io.write_point_cloud(output_path, pcd, write_ascii=True) # TXT转PCD（需规范输入格式） def txt_to_pcd(txt_path, pcd_path): data = np.loadtxt(txt_path) pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(data[:,:3]) if data.shape[1] > 3: # 处理颜色信息 pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(data[:,3:6]/255.0) pcd.save(pcd_path) ``` #### 方案3：C++实现（PCL库） ```cpp // PCD转XYZ（PCL实现） #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/xyz_io.h> pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile("input.pcd", *cloud); pcl::io::saveXYZFile("output.xyz", *cloud); ``` ### 三、关键参数说明 | 格式类型 | 优势 | 适用场景 | 数据精度 | |---------|------|---------|---------| | PCD | 支持法向量/颜色 | 工业检测[^5] | 单精度浮点 | | PLY | 支持网格结构 | 三维建模[^3] | 双精度浮点 | | LAS | 含地理信息 | 测绘领域 | 定点存储 | ### 四、高级处理技巧 1. **大规模数据优化**： ```python # 分块处理大文件 chunk_size = 1000000 for i in range(0, len(points), chunk_size): partial_cloud = o3d.geometry.PointCloud() partial_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(points[i:i+chunk_size]) partial_cloud.save(f"part_{i//chunk_size}.pcd") ``` 2. **元数据保留**： ```python # 保持PCD头信息 header = """VERSION .7 FIELDS x y z rgb SIZE 4 4 4 4 TYPE F F F F COUNT 1 1 1 1 WIDTH {} HEIGHT 1 VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0 POINTS {} DATA ascii """ ``` ### 五、格式转换工作流 1. 原始数据 → PCD（通过传感器SDK） 2. PCD → PLY（用于MeshLab处理） 3. PLY → XYZ（用于MATLAB分析）[^1] 4. 最终保存为LAS（归档存储）
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