在做圖像配準時就聽聞過一些點云的方法，卻沒對其有太多的認識，只是知道點云point cloud顧名思義就是一些離散點的集合?，F在在無人駕駛中一些激光雷達的作用其實就是生成點云數據，接下來介紹一下點云數據的含義和基礎的使用方法。

雖然特斯拉是堅定的純視覺自動駕駛路線的支持者，但其實更多的無人駕駛公司同時還會使用激光雷達LiDAR。經常見到無人駕駛的車頂會有一個旋轉的圓柱體，其實就是機械式激光雷達，通過旋轉鏡面將激光反射到不同角度，得到360度的數據：

雷達有很多種，激光雷達只是其實一種，它的全稱是light detection and ranging，就是使用激光進行探測和測距。

先來講測距的原理。

因為同時有發射器和接收器，而光速是已知的，所以很明顯可以利用波束傳播的時間來得到距離。那么怎么得到傳播時間呢？一個方法就大名鼎鼎的TOF，time of fly，又叫做光束法。這種方法依靠物體的漫反射，對脈沖寬度和接收器時間分辨率要求高，所以總體效果一般。第二種方法是相位法phase difference，這是一種相對的方法：不是發射一束而是成周期地發射，所以回波會產生相位差，從而可以估計傳播時間。

除了基于時間段測距，還有基于幾何的測距。三角測量法triangulation principle利用了三角形相似原理。

探測是基于測距的，目的是得到物體的三維坐標。以什么坐標系？

得到三維坐標及每個點對應的反射強度就構成了點云數據。接下來看一下真實的點云數據是什么樣子。從阿波羅項目頁可以下載到一些點云數據。這里百度提供了兩種數據格式：一種是.pcd，一種是.bin文件。.pcd是PCL庫官方指定的格式，每一個.pcd文件都會有一個文件頭，就和Opencv中的Mat一樣，會有一個數據頭去描述這個點云圖的一些基礎信息：

# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format VERSION 0.7 #指定PCD文件版本 FIELDS x y z intensity timestamp #指定一個點可以有的每一個維度和字段的名字 SIZE 4 4 4 1 8 #用字節數指定每一個維度的大小 TYPE F F F U F #一個字符指定每一個維度的類型，F是浮點 COUNT 1 1 1 1 1 #每一個維度包含的元素數目，一般都是1,但是描述子可能是128 WIDTH 101045 #無序點云的數目或者有序點云一行的數目 HEIGHT 1 #無序點云時設置為1,有序時表示一列的數目 VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0 #視點信息被指定為三維平移+ 四元數，默認值為0001000 POINTS 101045 #指定點云中點的總數 DATA binary_compressed #指定存儲點云數據的數據類型：ASCII或者Bin，bin更快速

按道理它就是一個文本，但是直接以文本打開的話除了剛才講到的文件頭，其余數據都是亂碼，python中使用utf-8和ISO-8859-1和rb都無法看到正常的點坐標。所以兜兜轉轉半天，還是通過安裝第三方庫輕松解決。

import open3d as o3d print("Load a ply point cloud, print it, and render it") pcd = o3d.io.read_point_cloud("20期.pcd") print(pcd) print(o3d.np.asarray(pcd.points)) o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

可以得到坐標及可視化結果：

[[ -8.39819813 ?-5.66665173 ?-0.9710691 ]
?[ -8.13930702 ?-5.81639719 ?-0.9073652 ]
?[-22.42602539 -21.35739517 ? 0.32076412]
?...
?[ -6.15335035 ?-5.64766216 ?-1.15699255]
?[ -6.67443991 ?-5.32205296 ?-1.74743378]
?[ -6.31309557 ?-5.57189178 ?-1.63395274]]

也可以安裝PCL，似乎需要自己編譯，暫未實現。

Reference：

1.https://www.zhihu.com/question/418827194/answer/1451606698

2.旋轉https://baijiahao.baidu.com/s?id=1695602953340739196&wfr=spider&for=pc

3.readhttps://www.cnblogs.com/zyber/p/9578240.html

4.格式https://blog.csdn.net/weixin_46098577/article/details/111594733

5安裝pclhttps://blog.csdn.net/McEason/article/details/105195285

總結

以上是生活随笔為你收集整理的二维与三维之间的桥梁——点云的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。