从libLAS到SPDLib：全面解读六大顶级数据处理库

前言

本文将探讨六个关于点云数据处理的库，包括libLAS、PDAL、PCL、LASlib、LAStools和SPDLib。每个库都将在简介、功能以及支持的格式等方面进行深入的解析和阐述。

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1. libLAS

libLAS 是一个开源C++库，用于处理美国地质勘探局(USGS)的公共激光雷达(LiDAR)数据。
官方网站: http://www.liblas.org/

1.1 简介

libLAS 是一个为读取和写入激光雷达点云数据而设计的 C++ 库。它提供了一种标准、简洁并且高效的方法来处理这些数据。

#include <liblas/liblas.hpp>int main() 
{std::ifstream ifs;ifs.open("file.las", std::ios::in | std::ios::binary);liblas::ReaderFactory f;liblas::Reader reader = f.CreateWithStream(ifs);while (reader.ReadNextPoint()){liblas::Point const& p = reader.GetPoint();std::cout << "X:" << p.GetX() << ", Y:" << p.GetY() << ", Z:" << p.GetZ() << std::endl;}return 0;
}

1.2 功能

libLAS 提供了以下功能:

• 读取和写入 .las 和 .laz 文件
• 对点进行筛选和转换
• 访问 LAS 属性，例如颜色和波形数据

1.3 使用方法

以下是一个使用 libLAS 的示例，该示例展示了如何打开 .las 文件，并读取点数据。

#include <liblas/liblas.hpp>
#include <fstream>
#include <iostream>int main()
{std::ifstream infile;infile.open("sample.las", std::ios::in | std::ios::binary);liblas::ReaderFactory rf;liblas::Reader reader = rf.CreateWithStream(infile);while (reader.ReadNextPoint()) {const liblas::Point& point = reader.GetPoint();std::cout << "X: " << point.GetX()<< ", Y: " << point.GetY()<< ", Z: " << point.GetZ() << std::endl;}return 0;
}

更多详细的使用信息，请参考 libLAS 官方文档。

2. PDAL (Point Data Abstraction Library)

2.1 简介

PDAL是一个C++库，用于翻译和处理点云数据。它提供了一种抽象方法来做几何/拓扑构造和数据管理。你可以在PDAL上找到更多信息。

#include <pdal/pdal.hpp>int main() {pdal::PointTable table;pdal::LasReader reader;reader.setFilename("input.las");reader.prepare(table);reader.execute(table);return 0;
}

2.2 功能

PDAL具有以下功能：

• 支持许多文件格式，包括但不限于.las、.laz、.bpf、.ply等。
• 提供数据过滤和转换工具，例如裁剪、采样、平滑等。
• 支持并行处理。

// 平滑示例
#include <pdal/SmoothKernel.hpp>int main() {pdal::SmoothKernel kernel;kernel.addSwitch(pdal::SmoothKernel::s_getName(), "smooth");kernel.parse();kernel.run();return 0;
}

2.3 支持格式

如前所述，PDAL支持多种格式，包括常见的LAS/LAZ 格式，也包括其他特殊格式，如 PLY、BPF 等。

2.4 数据处理管道和过滤器

PDAL 提供了一系列数据处理管道和过滤器，可供用户根据自身需求选择使用，具体包括：点云裁剪、重采样、降噪、分类、投影变换等。

// 降噪示例
#include <pdal/filters/OutlierFilter.hpp>int main() {pdal::OutlierFilter filter;filter.setInputOptions(pdal::Options("mean_k=10", "multiplier=1.0"));filter.filter(input);return 0;
}

更多详细的功能和使用手册，可以参考PDAL的官方文档。

3. PCL（Point Cloud Library）

PCL是一个大型跨平台的开源C++库，用于2D/3D图像和点云处理。它专注于为开发者提供通用的、高效的、可重复利用的数据处理工具。

3.1 简介

PCL库包含众多的现代算法，如特征估计，k-最近邻搜索，平面分割，范围图像，3D可视化等。更详细的信息可以在PCL官网上找到。

以下是一个简单的PCL函数示例，用于从.PCD文件中读取点云数据：

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>int main (int argc, char** argv)
{pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("test_pcd.pcd", *cloud) == -1) {PCL_ERROR ("Couldn't read file test_pcd.pcd \n");return (-1);}std::cout << "Loaded "<< cloud->width * cloud->height<< " data points from test_pcd.pcd with the following fields: "<< std::endl;for (const auto& point: *cloud)std::cout << "    " << point.x<< " "   << point.y<< " "   << point.z << std::endl;return (0);
}

3.2 功能

PCL库拥有丰富的特性和功能，包括：

• 3D特征估计
• k-最近邻搜索
• 平面分割
• 范围图像
• 3D可视化

以及许多其他的实用功能。

3.3 支持格式

PCL支持各种常见的2D/3D图像和点云格式，包括但不限于：

• PCD（PCL自定义的点云格式）
• PNG/JPG/BMP等常见图像格式
• STL/OBJ等常见3D模型格式

3.4 关键模块功能

以下是一些PCL中关键模块的简单介绍和代码示例：

• 特征估计

  特征估计是点云处理中非常重要的一步，它通过计算点云中每一个点的特征来描述点云的全局或局部属性。以下是一个用于计算点云中所有点的法线的代码片段：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// 填充点云数据
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud (cloud);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ> ());
ne.setSearchMethod (tree);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.setRadiusSearch (0.03);
ne.compute (*cloud_normals);

更多详细信息和代码实例可以在PCL官网上找到，本篇文章只是对PCL库进行了简单的介绍，希望能为您对激光扫描数据处理提供一些帮助。

4. LASlib (LAS library)

4.1 简介

LASlib是一个高效的激光雷达数据处理库，由美国加利福尼亚大学洛杉矶分校Martin Isenburg开发。该库主要用于读取、写入和处理LAS格式的点云数据。LASlib库提供了一系列接口，可以帮助用户快速完成对点云数据的操作。

LASlib官方网站：https://www.cs.unc.edu/~isenburg/lastools/

下面是一个简单的使用LASlib读取并打印点云数据的C++代码例子：

#include "lasreader.hpp"
using namespace std;int main(int argc, char *argv[])
{// 创建LASreaderLASreadOpener lasreadopener;lasreadopener.set_file_name("input.las");// 打开文件LASreader* lasreader = lasreadopener.open();if (lasreader==0){cout << "ERROR: couldn't open lasreader\n";return 0;}// 读取并打印每个点的坐标while (lasreader->read_point()){cout << "X=" << lasreader->point.get_x()<< ", Y=" << lasreader->point.get_y()<< ", Z=" << lasreader->point.get_z() << "\n";}// 关闭文件lasreader->close();delete lasreader;return 0;
}

4.2 功能

LASlib库提供了以下主要功能：

• 支持读取和写入LAS, LAZ（压缩的LAS）格式的点云数据。
• 提供了丰富的点操作接口，可获取点的位置、颜色、强度等信息。
• 提供了空间索引功能，可以有效地进行区域查询和采样操作。

4.3 支持格式

LASlib支持以下格式：

• LAS：无损压缩的点云数据格式，广泛用于存储地形图、三维扫描等应用中的点云数据。
• LAZ：LAS的压缩版本，比LAS占用更少的存储空间，但需要解压缩后才能使用。

以下是一个C++代码示例，展示了如何使用LASlib将LAS格式的点云数据转换为LAZ格式：

#include "lasreader.hpp"
#include "laswriter.hpp"int main(int argc, char *argv[]){// 创建LASreader和LASwriterLASreadOpener lasreadopener;LASwriteOpener laswriteopener;lasreadopener.set_file_name("input.las");laswriteopener.set_file_name("output.laz");// 打开LAS文件并创建LAZ文件LASreader* lasreader = lasreadopener.open();LASwriter* laswriter = laswriteopener.open(&lasreader->header);// 读取每个点并写入LAZ文件while (lasreader->read_point()){laswriter->write_point(&lasreader->point);laswriter->update_inventory(&lasreader->point);}// 关闭文件laswriter->close();delete laswriter;lasreader->close();delete lasreader;return 0;
}

这个程序会将输入的LAS文件转换为输出的LAZ文件。

5. LAStools

5.1 简介

LAStools 是一个高效的 LiDAR 数据处理软件包，由 Rapidlasso 公司开发和维护。它包含了一系列强大的模块，可用于 LiDAR 数据的读取、写入、查看、编辑和处理等任务。

更多信息请参考 LAStools 官方网站。

5.2 功能

LAStools 提供如下功能：

• 转换：支持各种 LiDAR 数据格式之间转换。
• 查看：可视化 LiDAR 数据，对数据进行直观理解。
• 编辑：剪切、拼接、重采样、滤波等操作。
• 分析：计算点云统计信息，提供高级分析工具。

5.3 工具包内容及用途

LAStools 包含以下主要工具：

• laszip：用于 LiDAR 数据的无损压缩和解压缩。
• lasinfo：获取 LiDAR 数据的详细信息。
• lasground：从 LiDAR 数据中分类地面点。
• lasoverlap：检查 LiDAR 数据的覆盖和质量。

以下是一些使用这些工具的示例代码：

// 使用 laszip 压缩数据
LASzip laszip;
laszip.request_compatibility_mode(1);
laszip.open_reader("input.las", &header);// 使用 lasinfo 获取数据信息
LASreadOpener lasreadopener;
lasreadopener.set_file_name("input.las");
LASreader* lasreader = lasreadopener.open();// 使用 lasground 分类地面点
LASground lasground;
lasground.set_params(-1, 10.0, 0.1);
lasground.init(lasreader->header.min_x, lasreader->header.min_y, lasreader->header.max_x, lasreader->header.max_y);
while (lasreader->read_point()) {lasground.add_point(&lasreader->point);
}// 使用 lasoverlap 检查数据覆盖和质量
LASoverlap lasoverlap;
lasoverlap.analyze_overlap("input.las");

更详细的 API 和使用教程可参见 LAStools 的 GitHub 仓库。

6. SPDLib (Sort, Pulse and Discrete Return Processing Library)

6.1 简介

SPDLib是一种强大的开源库，专门用于处理激光雷达扫描数据。它可以提供解决方案来管理、处理和分析大规模离散回波和全波形激光雷达数据。更多信息请访问SPDLib官网.

例如，您能够在C++中利用SPDLib进行简单的数据读取：

#include "spd/SPDFile.h"
#include "spd/SPDPoint.h"int main(){spdlib::SPDFile inSPDFile("input.spd");spdlib::SPDPoint point;for(uint64_t i = 0; i < inSPDFile.getNumPts(); ++i){point = inSPDFile.getPoint(i);std::cout << point.getX() << ", " << point.getY() << ", " << point.getZ() << std::endl;}return 0;
}

6.2 功能

SPDLib具有丰富的功能，包括但不限于：

• 数据管理：支持多种格式的输入输出，如ASCII、LAS、SPD等。
• 数据处理：对数据进行降噪、地表检测、分类等操作。
• 数据分析：提供直接可视化或者导出为其他格式（如CSV）以供进一步分析。

6.3 关键模块功能

6.3.1 数据管理

此模块主要负责数据的输入输出，用户可以方便地将数据从一个格式转换为另一种格式。比如，我们可以将数据从LAS格式转换为SPD格式，代码示例如下：

#include "spd/SPDFile.h"
#include "spd/SPDDataImporter.h"
#include "spd/SPDLASImporter.h"int main(){spdlib::SPDFile *spdInFile = new spdlib::SPDFile("input.las");spdlib::SPDDataImporter *importer = new spdlib::SPDLASImporter();importer->open(spdInFile);spdlib::SPDFile *spdOutFile = new spdlib::SPDFile("output.spd");importer->readAndProcessAllData(spdOutFile);importer->close();delete importer;delete spdInFile;delete spdOutFile;return 0;
}

6.3.2 数据处理

SPDLib提供了一组函数用于数据处理，如数据滤波、分类等。下面的代码示例将演示如何使用SPDLib进行数据滤波：

#include "spd/SPDFile.h"
#include "spd/SPDProcessDataBlocks.h"
#include "spd/SPDApplyFilter.h"int main(){spdlib::SPDFile *spdInFile = new spdlib::SPDFile("input.spd");spdlib::SPDProcessDataBlocks *processor = new spdlib::SPDApplyFilter();processor->processDataBlocks(spdInFile);delete processor;delete spdInFile;return 0;
}

6.3.3 数据分析

通过SPDLib，我们可以方便地进行数据分析，如计算点云的基本统计信息。下面是一个使用SPDLib来计算点云平均高度的C++代码实例：

#include "spd/SPDFile.h"
#include "spd/SPDPoint.h"int main(){spdlib::SPDFile inSPDFile("input.spd");spdlib::SPDPoint point;double sumHeight = 0;for(uint64_t i = 0; i < inSPDFile.getNumPts(); ++i){point = inSPDFile.getPoint(i);sumHeight += point.getZ();}double meanHeight = sumHeight / inSPDFile.getNumPts();std::cout << "Mean Height: " << meanHeight << std::endl;return 0;
}

总结

通过对六个不同的点云数据处理库的深度解析，我们可以更清楚地理解它们各自的优越性以及适用场景。无论是libLAS的高效处理能力，还是PCL的强大功能性，或者是SPDLib的模块化设计，都使得点云数据处理变得简单而有效。掌握这些库，就意味着掌握了处理点云数据的关键。