文件IO（文件空洞）

最新推荐文章于 2025-01-12 23:57:48 发布
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可以通过lseek或者fseek来创建文件空洞，使用多线程多点同时读写文件，优化读写性能。

 

拓展：

每一次使用open()/fopen()都会获得一套管理文件操作的独立的内核资源，因此即便是打开同一个文件，都有各自不同的文件位置偏移量。这是多线程操作文件、多点下载的基本理论前提。

【文件IO】文件IO学习教程一：系统IO/文件偏移量
Hei_se_meng_yan的博客
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嵌入式Linux系统编程 — 1.3 空洞文件与文件共享
几度春风里的博客
06-03 982
在 Linux 系统中， open 返回得到的文件描述符 fd 可以进行复制， 复制成功之后可以得到一个新的文件描述符，使用新的文件描述符和旧的文件描述符都可以对文件进行 IO 操作，复制得到的文件描述符和旧的文件描述符拥有相同的权限。这种情况非常简单，多次调用 open 函数打开同一个文件会得到多个不同的文件描述符，并且多个文件描述符对应多个不同的文件表，所有的文件表都索引到了同一个 inode 节点，也就是磁盘上的同一个文件。函数时，如果成功，都会返回一个新的文件描述符，即使打开的是同一个文件。
创建一个空洞文件
02-26
创建一个空洞文件，用于创建一个空洞文件，查看block发现空洞文件占用磁盘大小
空洞文件---LinuxC文件IO
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空洞文件
linux系统编程之文件与IO（三）：利用lseek()创建空洞文件
diehuojiang5959的博客
07-10 323
一、lseek（）系统调用 功能说明： 通过指定相对于开始位置、当前位置或末尾位置的字节数来重定位 curp，这取决于 lseek() 函数中指定的位置 函数原型： #include <sys/types.h> #include <unistd.h> off_t lseek(int fd, off_t offset, int whence); 参数说明...
空洞文件1
07-20 2001
ls -l file  查看文件逻辑大小du -c file     查看文件实际占用的存储块多少od -c file  查看文件存储的内容空洞文件是个啥玩意?就是有空洞的文件,在日常的常识中,我们使用的文件存放在硬盘分区上的时候,有多大的内容就会占用多大的空间,比如这个文本文件
空洞文件（Linux应用编程篇）
栋哥修炼日记
03-07 2518
1、什么是空洞文件 因为在使用系统调用API中的read/write函数进行文件的读写操作，但是这个过程的中出现文件头在不断的变化， 为了解决上面的问题，我们引用了系统调用中的lseek函数来对文件头的位置设定操作，让我们对文件读写操作有迹可循。此函数不但可以改变位置偏移量，并且还允许文件偏移量超出文件长度 一个文件的大小为4K，此时使用lseek函数将文件的头移动到地址6k处，再用write函数将文件写入，这样的导致4000-6000之间产生了空洞，因为这一部分并没有写入任何的数据，这一部分区
详解Linux中文件IO之系统IO
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详细介绍Linux中文件IO的系统IO以及文件系统相关知识
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fseek()
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05-09 583
open成功就会返回一个非负整数（0、1、2、3...）的文件描述符，比如我们示例程序中open返回的文件描述符是3。文件描述符指向了打开的文件，后续的read/write/close等函数的文件操作，都是通过文件描述符来实现的。在前面的课程中，我们说当open打开文件成功后，会创建相应的结构体（数据结构），用于保存被打开文件的相关信息，对文件进行读写等操作时，会用到这些信息，这个数据结构就是我们要讲的“文件描述符表”。
嵌入式开发14天(文件IO，空洞文件的生成)
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07-26 951
=========================文件IO===================== 1、open 打开一个指定的文件，或者是创建一个文件        #include        #include        #include        int open(const char *pathname, int flags);   //O_RDONLY
Linux-空洞文件
qq_60717264的博客
08-14 597
Linux中的空洞文件及其创建。
空洞文件的作用
Linux知识积累
05-28 1825
空洞文件作用一在共享内存的时候有用到.共享内存的机制是两个进程都调用mmap函数,然后将同一个文件fd映射到各自虚拟内存中,虽然这两个进程有各自的映射内存,但是这两个虚拟...
空洞文件与O_APPEND、O_TRUNC 标志
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什么是空洞文件（hole file）？在上节中，介绍了 lseek()系统调用，使用 lseek 可以修改文件的当前读写位置偏移量，此函数不但可以改变位置偏移量，并且还允许文件偏移量超出文件长度。O_TRUNC 标志，调用 open 函数打开文件的时候会将文件原本的内容全部丢弃，文件大小变为 0。如果 open 函数携带了 O_APPEND 标志，调用 open 函数打开文件，当每次使用 write()函数对文件进行写操作时，都会自动把文件当前位置偏移量移动到文件末尾，从文件末尾开始写入数据。
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存储 - 空洞文件 不同存储的user quota与什么相比？ NetApp是block base； Huawei是file size； Dell EMC是支持两种。 空洞文件如何产生 如果程序的文件偏移量已跨越文件结尾，继续执行IO操作，将会产生文件空洞。文件空洞在（部分）文件系统中不占实际空间。 如何保持文件的空洞 在copy或rsync时，如何保持文件的空洞？参考手册，可以知道以下命令选项可以满足， $ cp -a <src> <dest> $ rsync -S <src
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是一种特殊类型的文件，它允许在文件中创建“空洞”（即未分配实际存储空间的区域）。这些空洞在逻辑上表现为零字节，而实际上并未占用磁盘存储空间。空洞文件的作用在于数据库、日志文件、虚拟机磁盘镜像等需要大文件支持的场景，可以节省存储空间并提高文件操作效率。
浅析空洞文件
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1.什么是空洞文件？ “在UNIX文件操作中，文件位移量可以大于文件的当前长度，在这种情况下，对该文件的下一次写将延长该文件，并在文件中构成一个空洞，这一点是允许的。位于文件中但没有写过的字节都被设为 0。”      --摘自“百度百科” 从上面的描述可以将空洞文件的特点表述为：offset > 实际文件大小。那这又有什么表现和意义呢？我们下面慢慢分析。 2.怎么获得一个空洞文
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一.空洞文件 什么是空洞文件：在UNIX文件操作系统中，文件的位移量可以大于文件的当前长度。在这种情况下，对文件的下一次写将延长该文件，并在文件中构成一个空洞，这一点是允许的。位于文件中但没有写的字节都被设为0。 创建一个空洞文件：1.以只写的方式打开该文件 2.移动文件指针，移动1G 3.在文件末尾写一个字节 ...
主要是我没有PLY文件
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06-19
<think>我们正在处理点云数据，特别是关于如何生成或获取PLY文件的问题。根据引用[1]，我们可以使用Python库如open3d和pyntcloud来处理点云数据并生成PLY文件。引用[2]和[3]提供了关于PLY文件格式的详细信息，包括其结构和用途。用户可能需要从原始数据（如图像、深度图等）生成PLY文件，或者将其他点云格式转换为PLY格式。以下我们将分步骤说明如何生成或获取PLY文件：1.**从三维重建软件生成PLY文件**：使用如COLMAP、MeshLab等软件进行三维重建，可以直接导出PLY格式的点云或网格模型。例如，在COLMAP中，完成密集重建后，可以使用`stereo_fusion`生成点云并保存为PLY文件（如`fused.ply`）[^3]。2.**使用Python库生成PLY文件**：利用open3d或pyntcloud库，我们可以读取多种格式的点云数据（如PCD、XYZ等）并保存为PLY格式。下面是一个示例代码：```pythonimportopen3daso3d#读取点云文件（支持多种格式）pcd=o3d.io.read_point_cloud("input.pcd")#可以是PCD,XYZ,XYZRGB等#保存为PLY文件（可选择ASCII或二进制格式）o3d.io.write_point_cloud("output.ply",pcd,write_ascii=False)#二进制格式```使用pyntcloud：```pythonfrompyntcloudimportPyntCloud#读取点云cloud=PyntCloud.from_file("input.ply")#可以在此进行点云处理，例如滤波、下采样等#保存为PLYcloud.to_file("output.ply")```3.**从深度图生成点云并保存为PLY**：如果我们有深度图（例如从RGB-D相机获取），我们可以将深度图转换为点云并保存为PLY文件。这里使用open3d：```pythonimportopen3daso3dimportnumpyasnpimportcv2#读取彩色图像和深度图color_image=cv2.imread("color.jpg")depth_image=cv2.imread("depth.png",cv2.IMREAD_ANYDEPTH)#创建RGBD图像color=o3d.geometry.Image(color_image)depth=o3d.geometry.Image(depth_image)rgbd_image=o3d.geometry.RGBDImage.create_from_color_and_depth(color,depth)#使用相机内参（需要根据实际情况设置）camera_intrinsic=o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic()camera_intrinsic.set_intrinsics(width,height,fx,fy,cx,cy)#设置实际参数#生成点云pcd=o3d.geometry.PointCloud.create_from_rgbd_image(rgbd_image,camera_intrinsic)#保存为PLYo3d.io.write_point_cloud("pointcloud.ply",pcd)```4.**获取公开的PLY文件数据集**：用户也可以从公开数据集获取PLY文件，例如：-Stanford3DScanningRepository（著名的斯坦福兔子模型）-KITTIVisionBenchmarkSuite-ShapeNet5.**注意事项**：-PLY文件有ASCII和二进制两种格式，二进制格式更节省空间，但ASCII格式可读性好。-生成PLY文件时，注意点云数据的坐标系和单位，这可能会影响后续处理。通过以上方法，用户可以根据自己的需求生成或获取PLY文件。如果用户已经有点云数据（如PCD格式），转换到PLY格式是直接的。如果用户有深度图和彩色图，则可以通过计算生成点云再保存为PLY。由于引用[1]提到点云数据预处理和转换的重要性，我们在生成PLY文件后，通常还需要进行滤波、去噪、下采样等操作，以提高点云质量[^1]。§§相关问题§§1.如何将PLY文件转换为其他点云格式（如PCD）?2.点云数据预处理有哪些常用方法?3.如何从RGB-D相机实时生成点云并保存?</think>根据您的需求，我将详细介绍PLY文件的生成方法和获取途径，重点关注点云数据处理流程： ### 一、PLY文件生成方法（编程实现） #### 1. 从点云数据直接生成 使用Open3D库创建并保存PLY文件： ```python import open3d as o3d import numpy as np # 创建随机点云（1000个点） points = np.random.rand(1000, 3) colors = np.random.rand(1000, 3) # 创建点云对象 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points) pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) # 保存为PLY文件（二进制格式） o3d.io.write_point_cloud("output.ply", pcd, write_ascii=False) ``` #### 2. 从深度图转换（RGB-D数据处理） ```python def depth_to_ply(depth_map, intrinsic, output_path="pointcloud.ply"): """ 深度图转PLY点云 depth_map: HxW深度矩阵（单位：米） intrinsic: 相机内参矩阵[fx, fy, cx, cy] """ height, width = depth_map.shape fx, fy, cx, cy = intrinsic points = [] for v in range(height): for u in range(width): z = depth_map[v, u] if z > 0: # 忽略无效深度 x = (u - cx) * z / fx y = (v - cy) * z / fy points.append([x, y, z]) pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.array(points)) o3d.io.write_point_cloud(output_path, pcd) ``` #### 3. 格式转换（PCD转PLY） ```python from pyntcloud import PyntCloud # 读取PCD文件 cloud = PyntCloud.from_file("input.pcd") # 转换为PLY并保存 cloud.to_file("converted.ply") ``` ### 二、PLY文件获取途径 #### 1. 公开数据集资源 | 数据集名称 | 内容 | PLY下载地址 | |------------|------|-------------| | Stanford 3D | 经典扫描模型 | [图形实验室](https://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/) | | KITTI | 自动驾驶场景 | [KITTI官网](http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/) | | ShapeNet | 3D形状数据库 | [ShapeNet](https://www.shapenet.org/) | #### 2. 三维重建软件生成 1. **COLMAP重建流程**： ```bash # 完成稀疏重建后 colmap image_undistorter --image_path images --input_path sparse/0 --output_path dense # 生成稠密点云 colmap patch_match_stereo --workspace_path dense colmap stereo_fusion --workspace_path dense --output_path dense/fused.ply ``` 2. **CloudCompare**： - 支持导入多种传感器数据 - 通过"File > Save"导出PLY格式 ### 三、PLY文件结构解析 典型PLY文件头部示例： ``` ply format binary_little_endian 1.0 # 二进制小端序 element vertex 1024 # 1024个顶点 property float x # X坐标 property float y # Y坐标 property float z # Z坐标 property uchar red # R颜色通道 property uchar green # G颜色通道 property uchar blue # B颜色通道 end_header # 头部结束 ``` > 二进制PLY比ASCII格式节省约70%存储空间[^3] ### 四、工业级应用建议 1. **精度控制**： - 使用标定后的双目相机，可提升精度30%[^3] - 点云后处理时添加法线估计： ```python pcd.estimate_normals() o3d.io.write_point_cloud("with_normals.ply", pcd) ``` 2. **数据验证**： - 检查点云密度：$0.5-2\text{点/mm}^2$为工业标准 - 使用MeshLab进行空洞检测和网格修复
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