一、PCL库简介（包含下载与配置方法）

点云库（PCL）是一个开源算法库，用于点云处理任务和3D几何处理。该库包含用于点云滤波、特征点估计、表面重建、3D配准、模型拟合、对象识别、分割和可视化的算法。PCL库有自己存储点云的数据格式——PCD，但也允许以部分其它格式加载和保存数据集。PCL库是基于C++编写的，并在BSD许可下发布[1]。

（一）C++版本PCL库下载与配置

PCL库C++下载与配置方法详见参考资料[4]。

（二）Python版本PCL库下载与配置

PCL库anaconda+pycharm+windows下载与配置方法见参考资料[5][6]。其中，值得注意的是在Pycharm添加解释器时，Conda可执行文件为如下：

在完成Python3.6版本的Anaconda虚拟环境配置与对应版本PCL库的安装后，在命令框内（Command）通过pip install laspy下载laspy外部库以配合PCL库读入和处理LAS格式点云数据，注意将对应库文件复制到虚拟环境的site-packages文件夹下（或直接在CMD.exe Prompt中激活虚拟环境直接pip install）。

PCL库python下载与配置方法详见参考资料[5][6][7]。

若python-pcl库配置仍存在问题，换种思路，在不影响项目工程要求的情况下换用pclpy库包。

常用的点云数据处理工具补充：CloudCompare、Geomagic Studio、LAStools、matlab 、ENVI LiDAR等。

二、点云数据格式介绍（LAS格式文件、PCD格式文件为主）

常见点云文件格式[12]：

①LAS，LAZ（LiDAR数据的工业标准格式，属于二进制文件格式）

②PCD（PCL库官方指定格式）

③OBJ（是由Alias|Wavefront Technologies公司从几何学上定义的3D模型文件格式，属于文本文件）

④PCAP（Velodyne公司出品的激光雷达默认采集数据的二进制文件格式）

⑤PLY（斯坦福大学的Turk等人设计开发的多边形文件格式，斯坦福三角格式有文本和二进制两种）[5]

⑥PTS（简便点云格式，属于文本格式，只包含点坐标信息，按XYZ顺序存储）

⑦XYZ，TXT（文本格式）

（一）LAS格式文件

LAS文件按每条扫描线排列方式存放数据，大致包括激光点的三维坐标、多次回波信息、强度信息、扫描角度、分类信息、飞行航带信息、飞行姿态信息、项目信息、GPS信息、数据点颜色信息等，LAS格式定义中用到的数据类型遵循1999年ANSI（美国国家标准化协会）C语言标准。LAS文件主要由Header、VLRS（变长记录，Variable Length Record）、Point Records三部分组成，LAZ是LAS格式的无损压缩版本。

LAS文件格式详解见[12][13][19]，基于LAStools工具查看数据信息示例：

图一 LAS点云原始数据（带地物标签）图二对应的光学影像

图三 LAS格式文件数据信息

（二）PCD格式文件

PCD文件以ASCII字符编码，文件格式头（File Format Header）说明文件中存储的点云数据的格式，每个格式声明及点云数据之间用换行符（\n）隔开。PCD文件格式详解见[15]。

基于记事本查看数据信息示例：

通过代码格式转换的方式，我们可以控制我们想要的输出数据存储编码类型，而CloudCompare存储输出PCD格式的Data编码类型为Binary（二进制）。

图四代码转的PCD格式文件数据信息图五 CloudCompare软件转的PCD格式文件数据信息

三、点云数据格式转换（LAS转PCD，基于Python）

import laspy
import numpy as np
from pclpy import pclfilePath = r"G:\LiDAR\DATA\copy.las"
las = laspy.read(filePath)
point_format = las.point_format
# 查看点云数据类型信息
print("点云数据信息维名称")
print(list(point_format.dimension_names))
# intensity = las.intensity
# print(max(las.intensity))
# 通过max(las.intensity)==0，已知该las数据未存储有效的回波强度信息
x, y, z = np.float32(las.X), np.float32(las.Y), np.float32(las.Z)
# 构造二维矩阵（行代表各点，列代表点的X、Y、Z），若数据回波强度有效修改点云构造类即可，例如PointXYZI
Pmatrix = np.vstack((x,y,z)).transpose()
cloud = pcl.PointCloud.PointXYZ.from_array(Pmatrix)
pcl.io.savePCDFileASCII(r"G:\LiDAR\DATA\las2pcd.pcd",cloud)

注：利用CloudCompare软件也可以进行多种点云数据文件格式之间的转换，将数据导入后以所需格式保存即可。

四、点云数据的C++显示与python显示

（一）基于pcl.visualization模块点云显示

from pclpy import pclfilePath = r"G:\LiDAR\DATA\las2pcd.pcd"
# 加载点云数据
cloud = pcl.PointCloud.PointXYZ()
reader = pcl.io.PCDReader()
reader.read(filePath,cloud)
# 可视化点云数据
viewer = pcl.visualization.CloudViewer("viewer")
viewer.showCloud(cloud,"sample cloud")
while not viewer.wasStopped(10):pass

（二）基于C++的PCL库点云显示

① 在调试运行项目时，dll文件缺失解决方法可查看参考资料[22]。

②对于生成解决方案时产生Error：4996，可以选择通过如下方法解决：

解决方案资源管理器 ->右击项目文件名 ->属性->C/C++ ->高级->禁用特定警告->确定。

在具体调试测试时，我发现利用pclpy来显示上述代码转换格式数据与CloudCompare转换数据均可以成功显示运行；但是在VS 2019上基于PCL库来显示代码转换格式数据就无法成功，会跳到PCL.exe面板卡住（此问题并未解决，还需要进一步学习）。

# include<iostream>
# include<pcl/visualization/cloud_viewer.h>
# include<pcl/io/io.h>
# include<pcl/io/pcd_io.h>
# include<pcl/io/ply_io.h>
# include<pcl/point_types.h>
# include<cstdlib>
# include <vtkAutoInit.h>using namespace std;
using namespace pcl;
using namespace pcl::io;int user_data;void viewerOneOff(pcl::visualization::PCLVisualizer& viewer)
{//设置背景颜色viewer.setBackgroundColor(1.0, 0.5, 1.0);//添加圆球几何对象pcl::PointXYZ o;o.x = 1.0;o.y = 0;o.z = 0;viewer.addSphere(o, 0.25, "sphere", 0);
}void viewerPsycho(pcl::visualization::PCLVisualizer& viewer)
{static unsigned count = 0;std::stringstream ss;ss << "Once per viewer loop:" << count++;viewer.removeShape("text", 0);viewer.addText(ss.str(), 200, 300, "text", 0);user_data++;
}int main()
{// 创建点云渲染对象，导入待渲染文件pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::io::loadPCDFile("G:\\LiDAR\\DATA\\copy - Cloud.pcd",*cloud);// 创建点云渲染句柄pcl::visualization::CloudViewer viewer("Cloud Viewer");viewer.showCloud(cloud);//以下代码均为高级复杂操作代码，此处仅依据参考尝试调试查看（若需具体尝试可向其中添加相应代码）//该注册函数在可视化的时候只执行一次viewer.runOnVisualizationThreadOnce(viewerOneOff);//该注册函数在渲染输出时每次都调用viewer.runOnVisualizationThread(viewerPsycho);while (!viewer.wasStopped()){user_data++;}return 0;
}

五、Anaconda虚拟环境管理配置小Tips

在面对实际项目时，我们通常会遇到需要在不同项目使用不同的python编程环境，如果同时安装多个python环境就可能造成许多混乱和错误。这时利用Anaconda的虚拟环境机制就可以方便安装不同的python版本，在不同的项目中使用不同的运行环境（因为某些项目涉及不同包版本的匹配等问题，如python-PCL库包需要对应支持的版本等），从而方便来回切换运行环境。

若在具体实践项目时，我们的库包及模块出现报错“未能被找到”，可以利用Denpendency Walker工具检查模块及库包的依赖关系，查找缺少的动态链接库（DLL，Dynamic Link Library），从而具体分析具体解决。

若下载库包时由于网络问题造成下载速度较慢或下载超时，我们可以采用基于镜像网页的下载方式去下载库包，格式：pip install 安装包名 -i 镜像网页。

具体操作见参考资料[17][19]。

参考资料：

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Point_Cloud_Library(wiki)

[2]Introduction — Point Cloud Library 0.0 documentation（PCL库使用指南）

[3]Point Cloud Library | The Point Cloud Library (PCL) is a standalone, large scale, open project for 2D/3D image and point cloud processing.(PCL官网)

[4]win10系统下 VS2019点云库PCL1.12.0的安装与配置_苦瓜王子的博客-CSDN博客_pcl库下载

[5]【python3.6】python安装PCL（适用命令行或pycham中）_米码收割机的博客-CSDN博客_python pcl

[6](详细安装python_pcl) python_pcl+windows+anaconda_没李不邢的博客-CSDN博客_python3.7 pcl

[7]（详细PCL安装）PCL+python+windows+anaconda环境_没李不邢的博客-CSDN博客_anaconda配置pcl

[8]Large Geometric Models Archive(几何模型文件库)

[9]Point Cloud Library (PCL): Modules(PCL模块函数库)

[10]PCL(Point Cloud Library)学习记录（2022） · 语雀(PCL大佬的自建网站)

[11]PCL(Point Cloud Library)学习入门指南&代码实践(最新版)_哔哩哔哩_bilibili

[12]点云Las文件是什么？_程序媛一枚~的博客-CSDN博客_las文件

[13]点云数据格式说明_scott198510的博客-CSDN博客_点云数据格式

[14]Python，C++中点云 .las转.pcd_程序媛一枚~的博客-CSDN博客

[15]PCD文件格式(记录) - 哔哩哔哩

PCL——（3）PCD（点云数据）文件格式简介 - 一抹烟霞 - 博客园

[16]数据来源：美国休斯顿大学高光谱实验室（采集时间：2017年）

[17][转]使用Dependency Walker工具查看DLL文件_mahui85的博客-CSDN博客_查看dll(查找库包之间的依赖关系，用于针对module报错)

[18]ImportError:DLL load failed:找不到指定的模块 - CodeAntenna

[19]pyCharm下配置Anaconda虚拟环境_IT大佬啊的博客-CSDN博客_pycharm anaconda虚拟环境

[20]API Documentation — laspy 2.3.0 documentation

[21]https://github.com/maguangyan/pclpy_tutorial（pclpy大佬教程）

[22]vs2017+vtk由于找不到**.dll，无法执行代码。重新安装程序可能会解决此问题。_CHENxiaoni_的博客-CSDN博客

国内的优质镜像网页

[1](清华镜像) https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

[2](豆瓣镜像)http://pypi.doubanio.com/simple/ (http)使用时需加入网页信任：--trusted-host pypi.doubanio.com

[3](阿里镜像)http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

[4](中国科学技术大学镜像)https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

Point Cloud Library(PCL开源库)学习一相关推荐

PCL(Point Cloud Library)的第三方库简介（boost，eigen，flann，vtk，qhull）
PCL因为融合了大量的第三方开源库,导致学习成本升高~在学习之前我们不妨了解一下这些库都是干嘛的,以便有的放矢,在之后更好的使用 boost: C++的标准库的备用版,擅长从数学库到智能指针,从模板元 ...
AndroidStudio怎样导入library项目开源库 - 转
https://jingyan.baidu.com/article/1974b2898917aff4b1f77415.html 转载于:https://www.cnblogs.com/EasyLive ...
vtk开源库学习网站
1.官网:https://vtk.org/ 2.各大博客博客1:c++和c++技术博客博客2:沈子恒博客3:东灵工作室
Live555开源库学习1
1,download source https://github.com/rgaufman/live555 2,编译 live$ ./genMakefiles linux-gdb gdb 为添加 -g ...
学习笔记：点云库PCL（Point Cloud Library ）介绍
本文简要介绍点云库(PCL),一个用于处理2D和3D数据的开源库,如激光雷达点云. 通过熟悉使用PCL的一些基础知识,以便后续使用PCL进行定位.主要涵盖以下内容: 点云数据Point Cloud D ...
PCL(Point Cloud Library)学习指南资料推荐（2021版）
PCL(Point Cloud Library)学习指南&资料推荐(2021版) 版权双愚 https://zhuanlan.zhihu.com/p/268524083?utm_source ...
PCL点云库（Point Cloud Library）简介
PCL点云库(Point Cloud Library)简介什么是PCL PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了 ...
CMake结合PCL库学习（1）
经常会有有人问到CMake的学习的问题,而且网上也有很多博客是介绍学习CMake 的用法,但是我觉的学习不用这样死板,用到了就顺便学习一下,也就是边做边学,由浅入深,慢慢的就会熟悉了,这个学习的过程中 ...
开源项目推荐：3D点云处理开源库PCL/Cilantro/Open3d/Easy3D/PDAL/LAStools
PCL Point Cloud Library是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取.滤波.分割.配准.检索 ...

Point Cloud Library(PCL开源库)学习一