简述
点云基础信息
内容
点云描述
其实点云是某个坐标系下的点的数据集。点包含了丰富的信息，包括三维坐标 X，Y，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等。点云在组成特点上分为两种，一种是有序点云，一种是无序点云。
有序点云：一般由深度图还原的点云，有序点云按照图方阵一行一行的，从左上角到右下角排列，当然其中有一些无效点。有序点云按顺序排列，可以很容易的找到它的相邻点信息。有序点云在某些处理的时候还是很便利的，但是很多情况下是无法获取有序点云的；
无序点云：无序点云就是其中的点的集合，点排列之间没有任何顺序，点的顺序交换后没有任何影响。是比较普遍的点云形式，有序点云也可看做无序点云来处理；
点云获取
点云不是通过普通的相机拍摄得到的，一般是通过三维成像传感器获得，比如双目相机、三维扫描仪、RGB-D 相机；
点云内容
根据激光测量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和激光反射强度（Intensity），强度信息与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向以及仪器的发射能量、激光波长有关；
根据摄影测量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和颜色信息（RGB）；
结合激光测量和摄影测量原理得到点云，包括三维坐标（XYZ）、激光反射强度（Intensity）和颜色信息（RGB）
点云属性
空间分辨率、点位精度、表面法向量等。
点云可以表达物体的空间轮廓和具体位置，我们能看到街道、房屋的形状，物体距离摄像机的距离也是可知的；
其次，点云本身和视角无关，可以任意旋转，从不同角度和方向观察一个点云，而且不同的点云只要在同一个坐标系下就可以直接融合。
点云格式
点云目前的主要存储格式包括：pts、LAS、PCD、.xyz
.pts 点云文件格式是最简便的点云格式，直接按 XYZ 顺序存储点云数据， 可以是整型或者浮点型
LAS 是激光雷达数据（LiDAR），LAS 格式点云截图，其中 C：class(所属类)，F：flight(航线号)，T：time(GPS 时间)，I：intensity(回波强度)，R：return(第几次回波)，N：number of return(回波次数)，A：scan angle(扫描角)，RGB：red green blue(RGB 颜色值)
PCD 存储格式是 PCL 库官方指定格式，PCD 格式具有文件头，用于描绘点云的整体信息：定义数字的可读头、尺寸、点云的维数和数据类型；一种数据段，可以是 ASCII 码或二进制码。数据本体部分由点的笛卡尔坐标构成，文本模式下以空格做分隔符
.xyz 一种文本格式，前面 3 个数字表示点坐标，后面 3 个数字是点的法向量，数字间以空格分隔
点云数据
数据类型
（1）pcl::PointCloudpcl::PointXYZ
PointXYZ 成员：float x，y，z;表示了xyz3D信息，可以通过points[i].data[0]或points[i].x访问点X的坐标值
（2）pcl::PointCloudpcl::PointXYZI
PointXYZI成员：float x, y, z, intensity; 表示XYZ信息加上强度信息的类型。
（3）pcl::PointCloudpcl::PointXYZRGB
PointXYZRGB 成员：float x,y,z,rgb; 表示XYZ信息加上RGB信息，RGB存储为一个float。
（4）pcl::PointCloudpcl::PointXYZRGBA
PointXYZRGBA 成员：float x , y, z; uint32_t rgba; 表示XYZ信息加上RGBA信息，RGBA用32bit的int型存储的。
（5） PointXY 成员：float x,y;简单的二维x-y点结构
（6）Normal结构体：表示给定点所在样本曲面上的法线方向，以及对应曲率的测量值，用第四个元素来占位，兼容SSE和高效计算
数据坐标系
相机坐标系 右手三维坐标系——红色是X轴，绿色是Y轴，蓝色是Z
