python实现PCD文件中点云数据存储类型ascii与binary的格式转换

如果打算用pcl来处理点云的话，那么点云需要先转化为pcd格式。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）。下面我以0.7版本为例进行说明：

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。用记事本打开一个pcd文件，可看到如下所示内容：

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：

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：

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。

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：

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。

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。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。

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。

计算机文件基本上分为二种：binary（二进制文件）和 ASCII（也称纯文本文件）

二进制文件：图形文件及文字处理程序等计算机程序，含有特殊的格式及计算机代码；

ASCII文件：可以用任何文字处理程序阅读的简单文本文件；

简单区别：用记事本打开，正常的就是ASCII文件，是乱码的就是二进制文件。

为什么要转换格式？计算机可以直接识别二进制文件，而读取文本文件还需要“翻译”成自己能识别的。传大量文件时，二进制文件形式传输速率自然快上不少。

convert.py

运行代码：

注意： 若提示缺少python-pcl库：ImportError: No module named pcl，使用如下命令进行安装：

参考：