点云格式介绍（一）

常见点云存储方式有pcd、ply、txt、bin文件。本节主要介绍pcd点云格式。

一、点云的基本组成

点云组成可以是以下几种形式数据的排列组合。

        （1）x、y、z：点云的空间坐标。

        （2）i：强度值，强度反应了点的密集成度。

        （3）r、g、b：rgb色彩信息。

        （4）a：a代表alpha（透明度）。

        （5）nx、ny、nz：n代表Normal，点云的法向量。

 二、pcd文件

        pcd点云格式是pcl库种常常使用的点云文件格式。一个pcd文件中通常由两部分组成：分别是文件说明和点云数据。

        2.1 文件说明

        文件说明由11行组成，如下所示。

# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format #点云文件说明

VERSION 0.7 #版本说明

FIELDS x y z #每个点组成，参考第一部分点云组成

SIZE 4 4 4 #Fileds种每个数据占用的字节数

TYPE F F F #Fileds数据对应的类型，F表示浮点类型，U表示无符号整型，I表示整型

COUNT 1 1 1 #Fields数据对应的维度

WIDTH 35947 #对于无序点云为点的数量，对于有序点云为一圈点的数量。

HEIGHT 1 #对于无序点云取值默认为1，对于有序点云为垂直方向上的点数，比如多少线雷达

VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0 #点云获取的视点，用于坐标变换

POINTS 35947 #点的数量

DATA ascii #点云数据的存储类型，0.7版本支持两种存储方式：ascii和binary。

        2.2 点云数据

        从第12行开始为点云数据，每个点与上面的FIELDS相对应。

        2.3 python读取pcd文件

        pcd文件下载地址：pcd格式点云样例文件-深度学习文档类资源-CSDN下载。

def pcd_read(file_path):
    lines = []
    with open(file_path, 'r') as f:
        lines = f.readlines()
    return lines

file_path = 'rabbit.pcd'
points = pcd_read(file_path)
for p in points[:15]:
    print(p)

        2.4 读取结果

    2.5 点云可视化源码与效果

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Apr 13 23:20:08 2022

@author: suiyingy
"""
from mayavi import mlab
import numpy as np

def pcd_read(file_path):
    lines = []
    with open(file_path, 'r') as f:
        lines = f.readlines()
    return lines


#将每一行数据分割后转为数字
def ls2n(line):
    line = line.strip().split(' ')
    return list(map(float, line))

def viz_mayavi(points):
    x = points[:, 0]  # x position of point
    y = points[:, 1]  # y position of point
    z = points[:, 2]  # z position of point
    fig = mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(640, 360))
    mlab.points3d(x, y, z,
                          y,          # Values used for Color
                          mode="point",
                          colormap='spectral', # 'bone', 'copper', 'gnuplot'
                          # color=(0, 1, 0),   # Used a fixed (r,g,b) instead
                          figure=fig,
                          )
    mlab.show()

if __name__ == '__main__':
    file_path = 'rabbit.pcd'
    points = pcd_read(file_path)[11:]
    points = list(map(lambda x: ls2n(x), points))
    viz_mayavi(np.array(points))

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