PCL 点云基本知识
什么是点云
点云（Point Cloud）是一种三维数据表示方法 —— 表示一系列点的集合。点云中的每个点都有其自身的空间坐标（XYZ）以及强度等信息，可用于模拟、测量和重建物体的三维形状和外观等。
点云通常是通过激光雷达、摄影测量、三维扫描等设备或技术获取，这些技术可以将物体或场景的表面信息转换为一组点的集合，从而构建出物体或场景的三维模型。
点云的应用十分广泛，例如在机器人视觉、自动驾驶、虚拟现实、数字孪生、建筑信息模型等领域都有着重要的应用。但光有点云还不行，如何处理和分析点云才是这些应用的关键，而 PCL 正是一个结合计算机视觉、计算几何、图形学等相关技术对点云进行处理和分析的库。
点云的类型
点云可以被分为结构化（structured）和非结构化（unstructured）两种类型。
- 结构化点云是指在空间上呈规则排列的点集合，例如立方体网格、正交网格、球面网格等。这种点云可以很方便地进行处理和分析，例如使用标准的图像处理算法进行处理，或者使用体素化（voxelization）技术将其转换为三维体素（3D voxel）表示。
- 非结构化点云则是指在空间上没有规则排列的点集合，例如通过激光雷达扫描获得的点云数据。这种点云需要进行更复杂的处理和分析，例如点云滤波、分割、重建等，通常需要使用计算机视觉和图形学相关的算法和技术进行处理。
在使用点云数据时，点云的结构化与否直接影响着程序的处理和分析方式，了解点云的结构特征有助于我们更好地处理和分析点云数据。
常见点云格式
点云格式是用于存储和传输点云数据的标准格式，不同的点云格式有不同的优缺点和适用场景。以下是一些常见的点云格式：
- PCD：一种由点云库（PCL）提供的标准格式，支持多种数据类型和属性信息，常用于机器人视觉和三维重建应用。
- PLY：一种灵活的点云格式，支持多种数据类型和属性信息，易于使用和扩展，常用于科学研究和学术界应用。
- XYZ：一种简单的点云格式，只包含每个点的空间坐标，易于读写和处理，但缺乏其他属性信息。
- LAS：一种专门用于激光雷达数据存储的点云格式，支持大规模点云数据的存储和传输，常用于地理信息系统和测绘应用。
- OBJ：一种常用的三维模型格式，可以存储点云数据和三角网格数据，常用于虚拟现实和游戏开发应用。
- PTX：一种由斑马科技公司开发的点云格式，支持多种数据类型和属性信息，常用于建筑信息模型和现实测量应用。
除了以上常见的点云格式，还有许多其他格式，例如 BIN、ASC、PLY2、NPTS 等，每种格式都有其独特的特点和应用场景。
非结构化点云是指在空间上没有规则排列的点集合，例如通过激光雷达扫描获得的点云数据。而结构化点云则是指在空间上呈规则排列的点集合，例如立方体网格、正交网格、球面网格等。将非结构化点云转换为结构化点云的过程通常称为点云重建（point cloud reconstruction），下面介绍一些常见的点云重建方法：
- 体素化（Voxelization）：将非结构化点云数据转换为三维体素数据，从而构建出一个规则的立方体网格结构。这种方法可以通过简单的插值技术来估计每个体素的属性值，如密度、颜色等。体素化方法简单高效，适用于对点云进行快速的体积建模和表面重建，但由于网格分辨率有限，容易出现信息丢失和伪影等问题。
- 基于深度学习的方法：深度学习方法可以对点云进行端到端的学习和处理，从而实现点云重建和分割等任务。其中，基于卷积神经网络的方法可以将点云视为一个图像序列，并利用卷积神经网络进行图像特征提取和重建。这种方法可以处理非规则形状和复杂拓扑结构的点云，但需要大量的训练数据和计算资源。
- 基于网格的方法：将非结构化点云数据转换为三角形网格或四面体网格，从而实现点云重建和表面重建。这种方法可以保留点云数据的完整性和精度，但需要进行复杂的拓扑分析和网格优化。
总之，将非结构化点云转换为结构化点云需要根据具体的应用场景和需求选择不同的重建方法，综合考虑重建效果、精度和计算效率等因素。