PCL 读取ASCII类型点云文件【*.txt、*.asc、*.neu、*.xyz、*.pts、*.csv】(IO_AsciiIo)

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注意:ASCII码型点云包含:*.txt、*.asc、*.neu、*.xyz、*.pts、*.csv几种文件后缀的类型。

1.ASCII码

ASCII(American Standard Code for Information Interchange,美国信息交换标准代码)是一种字符编码标准,用于将字符映射为数字,以便计算机能够处理和传输这些字符。它是现代字符编码体系的基石,广泛应用于通讯协议、文档编写、编程语言等领域。点云数据中,多种文件格式使用该码编译。

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2.使用场景

### 数据读取点云可视化流程 在Python中,通过使用 `Open3D` 和 `Pandas` 库可以实现对 CSV 文件中的点云数据进行读取并完成可视化操作。具体步骤如下: 1. **CSV文件读取** 利用 `Pandas` 的 `read_csv()` 函数可以高效地将 CSV 文件内容加载为 DataFrame 格式,然后提取所需的列(例如 `'x'`, `'y'`, `'z'`)转化为 NumPy 数组以供后续处理。 2. **创建 Open3D 点云对象** 通过 `open3d.geometry.PointCloud()` 创建一个空的点云对象,并利用 `Vector3dVector` 将点云数据赋值给该对象的 `points` 属性。 3. **点云可视化** 使用 `open3d.visualization.draw_geometries()` 函数展示点云数据,支持自定义窗口大小和名称。 以下是完整的代码示例: ```python import open3d as o3d import pandas as pd # 读取CSV文件为DataFrame格式 df = pd.read_csv(r"data.csv") # 替换为你的CSV文件路径 # 提取x, y, z列并转换为NumPy数组 points = df[['x', 'y', 'z']].values # 创建PointCloud对象并设置点云数据 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points) # 可视化点云数据 o3d.visualization.draw_geometries([pcd], window_name='Point Cloud Visualization', width=1024, height=768) ``` ### 注意事项 - 如果 CSV 文件包含表头,请确保 `pd.read_csv()` 能够正确识别这些列名,或者使用 `skiprows` 参数跳过不必要的行。 - 若数据源文件中存在其他字段(如颜色信息),可以通过扩展 `'x'`, `'y'`, `'z'` 列之外的属性来丰富点云的可视化效果。 - Open3D 支持多种点云操作,包括保存、滤波、降采样等,可进一步提升点云处理能力[^1]。 ---
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