1. 格式分析

# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format
VERSION 0.7
FIELDS x y z
SIZE 4 4 4
TYPE F F F
COUNT 1 1 1
WIDTH 5
HEIGHT 1
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
POINTS 5
DATA ascii
1.28125 577.09375 197.9375
828.125 599.03125 491.375
358.6875 917.4375 842.5625
764.5 178.28125 879.53125
727.53125 525.84375 311.28125

VERSION：指定PCD文件版本。
FIELDS：指定一个点可以有的每一个维度和字段的名字。
SIZE：用字节数指定每一个维度的大小。
TYPE：用一个字符指定每一个维度的类型。
COUNT：指定每一个维度包含的元素数目。
WIDTH：用点的数量表示点云数据集的宽度。它能确定无序数据集的点云中点的个数，确定有序点云数据集的宽度。
HEIGHT：用点的数量表示点云数据集的高度。它表示有序点云数据集的高度，对于无序数据集，它被设置为1。因此它可以被用来检查该数据集是有序还是无序。
VIEWPOINT：指定数据集中点云的获取视点。可能在不同坐标系之间转换的时候应用，在辅助获取其他特征也比较有用，例如曲面法线，在判断方向一致性时，需要知道视点的方位。视点信息被指定为 平移（tx,ty,tz）+四元数（qw,qx,qy,qz），默认值是 VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
POINTS：指定点云中点的总数。
DATA：指定存储点云数据的数据类型。目前支持两种数据类型：ASCII 和二进制

2. PCD格式的优势

存储和处理有序点云数据集的能力更强，这一点对于实时应用，例如增强现实、机器人学等领域十分重要。
二进制 mmap/munmap 数据类型是把数据下载和存储到磁盘上最快的方法。
存储不同的数据类型（支持所有的基本类型：char、short、int、float、double），使点云数据在存储和处理过程中适应性强并且高效，其中无效点通常存储为 NAN 类型。
特征描述子的n维直方图，对于3D识别和计算机视觉应用十分重要。
通过控制文件格式，最大程度上适应PCL，从而获得PCL应用程序的最好性能。
但是需要注意的是，PCL还是支持其他文件格式的保存和数据加载的，比如：PLY、STL、OBJ、X3D。

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