点云数据格式PCD(Point Cloud Data) 数据格式解析
PCD(点云数据)文件格式
为什么用一种新的文件格式?
PCD文件格式并非白费力气地做重复工作,现有的文件结构因本身组成的原因不支持由PCL库引进n维点类型机制处理过程中的某些扩展,而PCD文件格式能够很好地补足这一点。PCD不是第一个支持3D点云数据的文件类型,尤其是计算机图形学和计算几何学领域,已经创建了很多格式来描述任意多边形和激光扫描仪获取的点云。包括下面几种格式:
PLY是一种多边形文件格式,由Stanford大学的Turk等人设计开发;
STL是3D Systems公司创建的模型文件格式,主要应用于CAD、CAM领域;
OBJ是从几何学上定义的文件格式,首先由Wavefront Technologies开发;
X3D是符合ISO标准的基于XML的文件格式,表示3D计算机图形数据;
其他许多种格式。
以上所有的文件格式都有缺点,在下一节会讲到。这是很自然的,因为它们是在不同时间为了不同的使用目的所创建的,那时今天的新的传感器技术和算法都还没有发明出来。
PCD版本
在点云库(PCL)1.0版本发布之前,PCD文件格式有不同的修订号。这些修订号用PCD_Vx来编号(例如,PCD_V5、PCD_V6、PCD_V7等等),代表PCD文件的0.x版本号。然而PCL中PCD文件格式的正式发布是0.7版本(PCD_V7)。
文件头格式
每一个PCD文件包含一个文件头,它确定和声明文件中存储的点云数据的某种特性。PCD文件头必须用ASCII码来编码。PCD文件中指定的每一个文件头字段以及ascii点数据都用一个新行(\n)分开了,从0.7版本开始,PCD文件头包含下面的字段:
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。例如:
FIELDS x y z # XYZ data
FIELDS x y z rgb # XYZ + colors
FIELDS x y z normal_xnormal_y normal_z # XYZ + surface normals
FIELDS j1 j2 j3 # moment invariants
…
- SIZE –用字节数指定每一个维度的大小。例如:
unsigned char/char has 1 byte
unsigned short/short has 2 bytes
unsignedint/int/float has 4 bytes
double has 8 bytes
- TYPE –用一个字符指定每一个维度的类型。现在被接受的类型有:
I –表示有符号类型int8(char)、int16(short)和int32(int);
U – 表示无符号类型uint8(unsigned char)、uint16(unsigned short)和uint32(unsigned int);
F –表示浮点类型。
COUNT –指定每一个维度包含的元素数目。例如,x这个数据通常有一个元素,但是像VFH这样的特征描述子就有308个。实际上这是在给每一点引入n维直方图描述符的方法,把它们当做单个的连续存储块。默认情况下,如果没有COUNT,所有维度的数目被设置成1。
WIDTH –用点的数量表示点云数据集的宽度。根据是有序点云还是无序点云,WIDTH有两层解释:
1)它能确定无序数据集的点云中点的个数(和下面的POINTS一样);
2)它能确定有序点云数据集的宽度(一行中点的数目)。
注意:有序点云数据集,意味着点云是类似于图像(或者矩阵)的结构,数据分为行和列。这种点云的实例包括立体摄像机和时间飞行摄像机生成的数据。有序数据集的优势在于,预先了解相邻点(和像素点类似)的关系,邻域操作更加高效,这样就加速了计算并降低了PCL中某些算法的成本。
例如:
WIDTH 640 # 每行有640个点
·HEIGHT –用点的数目表示点云数据集的高度。类似于WIDTH ,HEIGHT也有两层解释:
1)它表示有序点云数据集的高度(行的总数);
2)对于无序数据集它被设置成1(被用来检查一个数据集是有序还是无序)。
有序点云例子:
WIDTH 640 # 像图像一样的有序结构,有640行和480列,
HEIGHT 480 # 这样该数据集中共有640*480=307200个点
无序点云例子:
WIDTH 307200
HEIGHT 1 # 有307200个点的无序点云数据集
- VIEWPOINT–指定数据集中点云的获取视点。VIEWPOINT有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时也比较有用,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(txtytz)+四元数(qwqxqyqz)。默认值是:
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
- POINTS–指定点云中点的总数。从0.7版本开始,该字段就有点多余了,因此有可能在将来的版本中将它移除。
例子:
POINTS 307200 #点云中点的总数为307200
·DATA –指定存储点云数据的数据类型。从0.7版本开始,支持两种数据类型:ascii和二进制。查看下一节可以获得更多细节。
注意:文件头最后一行(DATA)的下一个字节就被看成是点云的数据部分了,它会被解释为点云数据。
警告:PCD文件的文件头部分必须以上面的顺序精确指定,也就是如下顺序:
VERSION、FIELDS、SIZE、TYPE、COUNT、WIDTH、HEIGHT、VIEWPOINT、POINTS、DATA
之间用换行隔开。
数据存储类型
在0.7版本中,.PCD文件格式用两种模式存储数据:
如果以ASCII形式,每一点占据一个新行:
p_1
p_2
…
p_n
注意:从PCL 1.0.1版本开始,用字符串“nan”表示NaN,此字符表示该点的值不存在或非法等。
如果以二进制形式,这里数据是数组(向量)pcl::PointCloud.points的一份完整拷贝,在Linux系统上,我们用mmap/munmap操作来尽可能快的读写数据,存储点云数据可以用简单的ascii形式,每点占据一行,用空格键或Tab键分开,没有其他任何字符。也可以用二进制存储格式,它既简单又快速,当然这依赖于用户应用。ascii格式允许用户打开点云文件,使用例如gunplot这样的标准软件工具更改点云文件数据,或者用sed、awk等工具来对它们进行操作。
相对其他文件格式的优势
用PCD作为(另一种)文件格式可能被看成是没有必要的一项工作。但实际中,情况不是这样的,因为上面提到的文件格式无一能提高PCD文件的适用性和速度。PCD文件格式包括以下几个明显的优势:
l 存储和处理有序点云数据集的能力——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;
l 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;
l 存储不同的数据类型(支持所有的基本类型:char,short,int,float,double)——使得点云数据在存储和处理过程中适应性强并且高效,其中无效的点的通常存储为NAN类型;
l 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。
另一个优势是通过控制文件格式,我们能够使其最大程度上适应PCL,这样能获得PCL应用程序的最好性能,而不用把一种不同的文件格式改变成PCL的内部格式,这样的话通过转换函数会引起额外的延时。
注意:尽管PCD(点云数据)是PCL中的内部文件格式,pcl_io库也提供在前面提到的所有其他文件格式中保存和加载数据。
例子
下面贴出了PCD文件的一个片段。把它留给读者以解析这些数据,看看它的组成,玩的愉快!
.PCD v.7 - Point Cloud Data file format
VERSION .7
FIELDS x y z rgb
SIZE 4 4 4 4
TYPE F FFF
COUNT 1 1 1 1
WIDTH 213
HEIGHT 1
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
POINTS 213
DATA ascii
0.93773 0.33763 0 4.2108e+06
0.90805 0.35641 0 4.2108e+06
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