本博文主要介绍了3d点云的入门级知识已经入门级操作，最终实现了将点云与mesh的相关转换。
1. 什么是点云数据
点云数据是指在一个三维坐标系中的一组向量的集合。这些向量通常以X，Ｙ，Z三维坐标的形式表示，一般主要代表一个物体的外表面几何形状，除此之外点云数据还可以附带RGB信息，即每个坐标点的颜色信息，或者是其他的信息（强度信息）。
2.点云数据格式
点云数据通常以文本的形式进行存储，常见格式有以下6种，其中ply与pcd格式比较特殊。
2.1 ply文件格式
PLy多边形文件格式，又被称作斯坦福三角形格式，它是一种为了储存计算机多边形图形集对象的格式。它既可以存储点云数据，也可以存储mesh数据。其格式组成：
头：声明数据格式，规定和点和面片的数据内容
点：点的数据内容（坐标x,y,z 颜色r,g,b等）
线：线的数据内容（组成线的点序号索引，颜色等）
面片：面片的数据内容（组成面的点序号索引，颜色等）
以上内容参考自：[3D基本知识]PLY格式-CSDN博客
2.2 pcd文件
是PCL库中使用的一种标准化的点云数据存储格式，由文件头（Header）和数据表（Data Table）组成。具体数据实例如下所示：
# .PCD v.7 - Point Cloud Data file format
VERSION 0.7
FIELDS x y z rgb
SIZE 4 4 4 4
TYPE F F F F
COUNT 1 1 1 1
WIDTH 213
HEIGHT 1
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
POINTS 213
DATA ascii
0.93773 0.33763 0 4.2108e+06
0.90805 0.35641 0 4.2108e+06
0.81915 0.32 0 4.2108e+06
0.97192 0.278 0 4.2108e+06
0.944 0.29474 0 4.2108e+06
以上内容参考自：PCD点云文件格式解读及在线渲染工具 - 知乎 (zhihu.com)
3、哪些工具可以处理3d点云数据？
常见用于处理3d点云数据的开源库有Open3d与pcl
3.1 Open3d
Open3d是一个开源库，支持快速开发处理3D数据的软件。Open3D后端是用C++实现的，经过高度优化并通过Python的前端接口公开。Open3D提供了三种数据结构： 点云 （point cloud）、网格（mesh）和RGB-D图像。对于每个表示，open3D都实现了一整套基本处理算法，如I/O、采样、可视化和数据转换。此外，还包括一些常用的算法，如法线估计、ICP 配准等。
Open3D的核心功能包括：
三维数据结构
三维数据处理算法
场景重建
曲面对齐
三维可视化
基于物理的渲染（PBR）
基于PyTorch和TensorFlow的三维机器学习支持
对三维数据操作用GPU加速
支持C++和Python
通过pip install open3d 即可在python环境中按照open3d 软件包，本博文后续的操作均使用open3d实现。
3.2 pcl
PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。
4、点云、体素、mesh之间的关系？
点云是不规则的数据结构，就是用一堆点来表示物体，这种方法的限制是点与点之间没有联系，缺乏物体的表面信息。点云一般采用NxNxN的三维矩阵，或编码xyz三个通道的栅格数据，或以深度图的方式进行表示。
体素就相当于图像中的像素，可以理解为三维物体中的像素。将点云转换为体素，就可以将2d图像领域的处理规则挪用到三维领域，如使用3D卷积等方式直接对体素进行处理，但会消耗大量的计算资源。通常，点云转体素会将多个点合并为一个体素格，该操作会降低数据的分辨率。
Mesh也就是三角网格，其通过多个三角网格来表示3维物体的形态。三角网格存储着顶点、边和面的信息。顶点：每个三角形都有三个顶点，各顶点都有可能和其他三角形共享。边：连接两个顶点的边，每个三角形有三条边。面：每个三角形对应一个面，我们可以用顶点或边列表表示面。
模型是真实物体的数字映射，包含了形态（可用mesh表示）、材质（柔性可变形的，钢性不可变形的）、纹理|texture（表面图案）。通常以mesh+texture的方式形成3d模型，这种模型可用于3d打印；但在3d游戏中的模型通常还包含材质。
4.1 点云转体素
将点云只进行体素划分，计算非空体素的质心代替该体素内的所有点，即可实现点云的下采样。 以下代码可以实现将点云转换为体素，其中关键参数voxel_size决定了体素网格的大小，越大则转换后的体素越失真。点云转体素的操作是不可逆的。
import open3d as o3d
import numpy as np
import copy
#点云读写
print("->正在加载点云... ")
pcd = o3d.io.read_point_cloud("2023_09_27_14_10_50/PointCloudxyzrgb/00000003.txt", format='xyzrgb')
voxel_grid = o3d.geometry.VoxelGrid.create_from_point_cloud(pcd ,voxel_size=30)
o3d.visualization.draw_geometries([voxel_grid])
原始点云图如下所示：
体素图如下所示：
4.2 点云转mesh
点云转mesh首先要进行一个法线估计，然后要设置滚球半径。
import open3d as o3d
pcd = o3d.io.read_point_cloud("points cloud document/cat.pcd")
# 法线估计
radius1 = 0.1 # 搜索半径
max_nn = 100 # 邻域内用于估算法线的最大点数
pcd.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius1, max_nn)) # 执行法线估计
#估计滚球半径
distances = pcd.compute_nearest_neighbor_distance()
avg_dist = np.mean(distances)
radius = 1.5 * avg_dist
#将点云转换为mesh
mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_ball_pivoting(
pcd,
o3d.utility.DoubleVector([radius, radius * 2]))
#进行mesh的可视化
o3d.visualization.draw_geometries([mesh], window_name='Open3D downSample', width=800, height=600, left=50,
top=50, point_show_normal=True, mesh_show_wireframe=True, mesh_show_back_face=True,)
#使用open3d的保存mesh
o3d.io.write_triangle_mesh("cat_hole2.ply", mesh)
#使用trimesh保存mesh
import trimesh
import numpy as np
tri_mesh = trimesh.Trimesh(np.asarray(mesh.vertices), np.asarray(mesh.triangles),
vertex_normals=np.asarray(mesh.vertex_normals))
trimesh.convex.is_convex(tri_mesh)
tri_mesh.export("cat_hole.ply")
代码运行生成的mesh图如下所示：
4.3 mesh转点云
import open3d as o3d
mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("cat_hole2.ply")
#有多种转换方法，https://blog.csdn.net/weixin_53610475/article/details/128188372
#均匀采样5000个点
pcd = mesh.sample_points_uniformly(number_of_points=5000)
#泊松采样5000个点，边缘点分布更加均匀，但是耗时更长
pcd = mesh.sample_points_poisson_disk(number_of_points=5000, init_factor=10)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd], mesh_show_wireframe=True, mesh_show_back_face=True,)
原始mesh图如下所示：
代码运行后生成的点云如下图所示：
