PCD文件解析

上一节中，我们获取的PCD格式点云文件，内容如下：

# .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

PCD文由 “头文件 + 点云数据” 构成，头文件声明了该点云数据集的基本特性。

第零行为注释：标明文件类型。

第一行：VERSION

指定PCD文件的版本，由0.7可知该点云数据集是0.7版本的。

第二行：FIELDS

指定本点云数据集中任意一个点可以有的维度信息和其他附加信息。如：FIELDS x y z 指每个点都有xyz三个维度信息，FIELDS x y z rgb 指每个点除了xyz维度信息外还有颜色信息等。

第三行：SIZE

储存每个维度信息占用的字节数(byte)。1指用char型数据存储维度信息，2指用short型数据存储维度信息，4指用int或float型数据存储维度信息，8指用double型数据存储维度信息。

第四行：TYPE

用字符指定每一个维度的数据类型。
- I表示有符号类型：int8(char),int16(short),int32(int);
- U表示无符号类型：uint8(unsigned char),uint 16(unsigned short),uint32(unsigned int);
- F表示浮点型float和double。

第五行：COUNT

每个维度包含的元素个数。

第六行：WIDTH

点云数据集可分为有序数据集和无序数据集两种。
- 有序数据集类似矩阵，有行列之分，无序数据集则无行列之分。
- 根据数据集是否有序，WIDTH由不同的含义。
  - 对有序数据集而言：表示数据集的宽度(每行点的数目)；
  - 对于无序数据集而言：表示数据集中点的总数(和下面的POINTS一样)。

第七行：HEIGHT

对有序数据集而言：表示数据集的高度(行数)；
对于无序数据集而言：被设置为1，用于声明一个数据集是否有序。

第八行：VIEWPOINTS

数据集中点云的获取视点。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

第九行：POINTS

点云中点的总数，从0.7版本就开始显得有点多余，可能会在后续版本中舍去这个参数。

第十行：DATA

指定存储点云数据的数据存储格式：ASCLL码或二进制数据。

后续是数据部分：

以ASCLL码存储的点云数据，每一个点占据一行，“nan”表示不存在或非法的数据。

PCD文件读取

#include<iostream>
#include<pcl/io/pcd_io.h>
#include<pcl/point_types.h>
using namespace std;int main()
{pcl::PointCloud < pcl::PointXYZ >::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);// 创建点云指针。// 读入PCD格式文件，如果文件不存在，返回-1if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("test_pcd_file.pcd", *cloud) == -1)   {PCL_ERROR("Couldn't read file test_pcd_file.pcd\n");return -1;}cout << "Loaded "<< cloud->points.size()<< " data points from test_pcd_file.pcd with the following fields:"<< endl;// 显示前5个点：for (size_t i = 0; i < 5; i++){cout << cloud->points[i].x << "\t" << cloud->points[i].y << "\t" << cloud->points[i].z << endl;}system("pause");return 0;
}

xyz文件转pcd文件

xyz格式数据一般每行有6列数据，前3列分别为点的 x,y,z坐标，后3列为点的法向量，一般以空格分隔；

#include<iostream>
#include<pcl/io/pcd_io.h>
#include<pcl/console/print.h>
#include<pcl/console/parse.h>
#include <boost/algorithm/string.hpp>using namespace std;
using namespace pcl;
using namespace pcl::io;
using namespace pcl::console;bool loadCloud(const string& filename, PointCloud<PointNormal>& cloud)
{ifstream fs;fs.open(filename.c_str(), ios::binary);if (!fs.is_open() || fs.fail()){PCL_ERROR("Could not open file '%s'! Error : %s\n", filename.c_str(), strerror(errno));fs.close();return(false);}string line;vector<string> st;while (!fs.eof()){getline(fs, line);if (line.empty()){continue;}boost::trim(line);// #include <boost/algorithm/string.hpp>包含头文件，才可以使用split分割。boost::split(st, line, boost::is_any_of(" "), boost::token_compress_on);// 分割符是空格。//cout << "st.size() = " << st.size() << endl;if (st.size() != 6)continue;pcl::PointNormal point;point.x = float(atof(st[0].c_str()));point.y = float(atof(st[1].c_str()));point.z = float(atof(st[2].c_str()));point.normal[0]= float(atof(st[3].c_str()));point.normal[1]= float(atof(st[4].c_str()));point.normal[2]= float(atof(st[5].c_str()));cloud.push_back(point);}fs.close();cloud.width = uint32_t(cloud.size());cloud.height = 1;cloud.is_dense = true;return (true);
}int main()
{string XYZfileName = "camel.xyz";string PCDfileName = "camel.pcd";PointCloud<PointNormal> cloud;if (!loadCloud(XYZfileName, cloud))return (-1);cout << cloud.size() << endl;//system("pause");pcl::io::savePCDFileASCII(PCDfileName, cloud);system("pause");return 0;
}

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PCL笔记二：PCD解析；PCD读取；PCD与XYZ转换；

PCD文件解析

第一行：VERSION

第二行：FIELDS

第三行：SIZE

第四行：TYPE

第五行：COUNT

第六行：WIDTH

第七行：HEIGHT

第八行：VIEWPOINTS

第九行：POINTS

第十行：DATA

PCD文件读取

xyz文件转pcd文件

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