pcd格式的点云文件详解

pcd的文件头格式：
1）ascii编码格式：

# .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 460400
HEIGHT 1
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
POINTS 460400
DATA ascii

  
 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
  
11
 

2）二进制编码格式：

# .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 460400
HEIGHT 1
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
POINTS 460400
DATA binary

  
 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
  
11
 

各字段意义：
VERSION：是指定版本号
FIELDS：是指定每一个点所拥有的的维度名字
SIZE：是每个维度占的字节大小
TYPE：是每一个维度的类型
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)对于无组织或者说无结构的点云来说，width就是指点云中点的个数。这里就等同于POINTS，一般都是无结构的点云
(2) 对于有结构的点云来说，width是指点云数据集一行上点的个数。有结构的点云可以理解成这个点云像image（或者说是一个矩阵）一样进行组织，数据被分为行和列，如立体相机或者TOF相机获得的点云数据就属于这一类。对于有结构点云的一大好处就是能知道点云中点的相邻关系，最近邻操作效率就非常高，可以大大提高PCL中相应算法的效率。
例：cloud.width = 640; // there are 640 points per line
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)对于有结构点云来说，height代表点云的总行数
(2)对于无结构的点云来说，height值为1，因此这也经常用来判断点云是或者不是一个有结构的点云。
VIEWPOINT：是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：数据的总点数
DATA：是表示数据存储的格式。有ASCII和binary二进制
可以看出前11行是固定的文件格式，其中第十一行标志了下面存储的点云坐标的格式，有ascii和binary两种格式。
参考链接：
https://blog.csdn.net/paoxungan5156/article/details/103239967
https://blog.csdn.net/zzh_AI/article/details/88837046

文章来源: blog.csdn.net，作者：Studying_swz，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/qq_37534947/article/details/107187907