读取和保存pcd代码，点云中值滤波算法的c语言代码示例，不依赖pcl库

<think>我们使用C语言实现，不依赖PCL库。需要完成以下任务： 1. 读取PCD文件（ASCII格式） 2. 实现中值滤波算法 3. 保存滤波后的点云到PCD文件（ASCII格式） 注意：PCD文件格式（ASCII）示例： VERSION .7 FIELDS x y z SIZE 4 4 4 TYPE F F F COUNT 1 1 1 WIDTH 213 HEIGHT 1 VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0 POINTS 213 DATA ascii [点数据，每行三个浮点数] 我们假设只处理最基本的点云（只有x,y,z坐标），忽略颜色和其他属性。 步骤： 1. 定义点结构体 2. 读取PCD文件，解析头部信息，然后读取点数据 3. 实现中值滤波：对每个点，找到其k近邻（使用KD树加速），然后取坐标的中值 4. 将滤波后的点云保存为PCD文件 但是，C语言标准库没有KD树，我们需要自己实现一个简单的KD树或者使用其他方法（如暴力搜索，但效率低）。对于大规模点云，暴力搜索不可行。因此，我们考虑使用一个简单的KD树实现。 然而，由于C语言没有现成的KD树，我们可能会引入第三方库，但题目要求不依赖PCL。因此，我们可以选择： a) 自己实现一个简单的KD树（仅支持k近邻搜索） b) 使用网格划分（voxel grid）来加速，但这里要求中值滤波，所以还是需要每个点的邻域。 考虑到时间，我们使用暴力搜索（仅适用于小规模点云）或自己实现一个简易KD树。这里为了通用性，我们选择自己实现一个简易的KD树。 注意：这是一个简化版，我们只实现构建和k近邻搜索（kNN）。 由于C语言没有模板，我们使用void指针和函数指针来实现通用性，但为了简化，我们这里直接针对3D点实现。 我们参考k-d tree的算法，实现以下功能： - 构建KD树 - k近邻搜索（使用优先队列） 但是，由于C语言实现完整的KD树较为复杂，且用户要求中值滤波，我们可以考虑使用现有的轻量级库，比如nanoflann（C++）？但题目要求C语言。 因此，我们做一个权衡：对于小规模点云，使用暴力搜索；对于大规模点云，建议使用其他语言或者优化库。但这里我们为了教学，使用暴力搜索（因为完整实现KD树代码量太大）。 我们假设点云规模不大（几千个点），使用暴力搜索计算每个点的k近邻。 算法步骤（暴力搜索）： 对于每个点，计算它到所有点的距离，然后选择距离最小的k个点（包括自身），然后取这些点的x,y,z坐标的中值。 注意：这样时间复杂度是O(n^2)，对于大点云（如10万个点）会非常慢。 如果点云规模大，建议使用KD树，但这里我们为了简化，使用暴力搜索。 具体步骤： 1. 定义点结构 typedef struct { float x, y, z; } Point; 2. 读取PCD文件 - 跳过头部，直到"DATA ascii"，然后读取后面的点数据 3. 中值滤波函数 - 输入：点云数组，点的数量，邻域大小k - 输出：滤波后的点云数组 4. 保存点云到PCD文件 注意：中值滤波可能会改变点的位置，所以保存的是新的点。 实现细节： 对于每个点p_i，我们计算所有点到p_i的距离，然后选择距离最小的k个点（包括p_i自己），然后取这k个点的x坐标的中值、y坐标的中值、z坐标的中值，作为新点。 距离计算：欧氏距离 但是，注意：中值滤波可能会使点云收缩，所以邻域大小k的选择很重要。 代码结构： - 读取PCD文件：读取头部信息（我们只关心POINTS数量，以及数据部分），然后读取点。 - 实现一个函数：计算两个点之间的欧氏距离平方（避免开方） - 对于每个点，收集所有点的距离，然后排序（部分排序，取前k个），然后取这k个点的坐标中值。 注意：排序时，我们只需要前k个最小距离的点，所以可以使用选择排序或者堆排序（部分排序）。我们使用一个数组保存距离和索引，然后部分排序。 由于每个点都要做一次，所以整体复杂度O(n^2 * k)（部分排序的时间复杂度为O(n*k)），而完全排序是O(n log n)，所以当k远小于n时，部分排序更优。 我们使用部分排序：维护一个大小为k的最大堆，遍历所有点，然后更新堆，最后堆中就是最小的k个点。但这里我们为了简单，直接使用完整排序（因为n不大）。 步骤： for each point i: 创建一个数组distances，大小为n，每个元素为(distance, index) 计算点i到所有点j的距离（j从0到n-1） 对distances数组按distance从小到大排序 取前k个索引对应的点 分别取这k个点的x, y, z坐标，然后排序取中值（注意：中值不是平均，而是排序后中间位置的值） 注意：k为偶数时，中值取中间两个数的平均值？但通常k取奇数，避免这种情况。这里我们处理k为偶数时，取中间两个数的平均值。 实现中值函数： 对一组数，排序，然后取中值。 由于每个点都要做，所以我们将中值计算单独写一个函数。 考虑到性能，我们使用C标准库的qsort进行排序。 代码示例： 我们开始写代码： 注意：只处理ASCII格式的PCD文件，并且只包含x,y,z。 假设PCD文件头部示例： # .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format VERSION 0.7 FIELDS x y z SIZE 4 4 4 TYPE F F F COUNT 1 1 1 WIDTH 213 HEIGHT 1 VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0 POINTS 213 DATA ascii 读取时，我们跳过以#开头的注释行，然后读取每一行，直到找到DATA ascii。然后读取后面的点数据。 保存PCD文件时，我们按照同样的头部格式，但更新POINTS和WIDTH（点数量）。 由于我们只处理x,y,z，所以其他字段保持不变。 步骤： 1. 读取PCD文件 2. 应用中值滤波 3. 保存PCD文件 我们开始写代码：</think>以下是不依赖PCL库的纯C语言实现点云中值滤波算法及PCD文件读写的完整解决方案： ### 1. PCD文件读写实现（纯C语言） ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <math.h> // 点云数据结构 typedef struct { float x, y, z; } Point3D; typedef struct { Point3D* points; int width; int height; int point_count; } PointCloud; // 读取PCD文件 PointCloud read_pcd(const char* filename) { FILE* file = fopen(filename, "r"); if (!file) { perror("Error opening file"); exit(EXIT_FAILURE); } PointCloud cloud = {0}; char line[256]; int data_start = 0; int points_read = 0; // 解析PCD头部 while (fgets(line, sizeof(line), file)) { if (strstr(line, "POINTS")) { sscanf(line, "POINTS %d", &cloud.point_count); } else if (strstr(line, "WIDTH")) { sscanf(line, "WIDTH %d", &cloud.width); } else if (strstr(line, "HEIGHT")) { sscanf(line, "HEIGHT %d", &cloud.height); } else if (strstr(line, "DATA ascii")) { data_start = 1; break; } } // 分配内存并读取点数据 cloud.points = (Point3D*)malloc(cloud.point_count * sizeof(Point3D)); while (fgets(line, sizeof(line), file) && points_read < cloud.point_count) { if (sscanf(line, "%f %f %f", &cloud.points[points_read].x, &cloud.points[points_read].y, &cloud.points[points_read].z) == 3) { points_read++; } } fclose(file); return cloud; } // 保存PCD文件 void write_pcd(const char* filename, PointCloud cloud) { FILE* file = fopen(filename, "w"); if (!file) { perror("Error creating file"); exit(EXIT_FAILURE); } // 写入PCD头部 fprintf(file, "# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format\n"); fprintf(file, "VERSION 0.7\n"); fprintf(file, "FIELDS x y z\n"); fprintf(file, "SIZE 4 4 4\n"); fprintf(file, "TYPE F F F\n"); fprintf(file, "COUNT 1 1 1\n"); fprintf(file, "WIDTH %d\n", cloud.width); fprintf(file, "HEIGHT %d\n", cloud.height); fprintf(file, "VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0\n"); fprintf(file, "POINTS %d\n", cloud.point_count); fprintf(file, "DATA ascii\n"); // 写入点数据 for (int i = 0; i < cloud.point_count; i++) { fprintf(file, "%.6f %.6f %.6f\n", cloud.points[i].x, cloud.points[i].y, cloud.points[i].z); } fclose(file); } ``` ### 2. 中值滤波算法实现（纯C语言） ```c // 计算两点间欧氏距离平方 float distance_squared(Point3D a, Point3D b) { float dx = a.x - b.x; float dy = a.y - b.y; float dz = a.z - b.z; return dx*dx + dy*dy + dz*dz; } // 快速选择算法 - 用于高效查找中值 float quick_select(float arr[], int left, int right, int k) { while (left < right) { int i = left, j = right; float pivot = arr[(left + right) / 2]; while (i <= j) { while (arr[i] < pivot) i++; while (arr[j] > pivot) j--; if (i <= j) { float temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; i++; j--; } } if (k <= j) { right = j; } else if (k >= i) { left = i; } else { return arr[k]; } } return arr[left]; } // 点云中值滤波 PointCloud median_filter(PointCloud input, int k_neighbors) { PointCloud output; output.point_count = input.point_count; output.width = input.width; output.height = input.height; output.points = (Point3D*)malloc(input.point_count * sizeof(Point3D)); // 临时存储邻居点的距离和索引 float* distances = (float*)malloc(input.point_count * sizeof(float)); int* indices = (int*)malloc(input.point_count * sizeof(int)); // 临时数组用于计算中值 float* neighbor_x = (float*)malloc(k_neighbors * sizeof(float)); float* neighbor_y = (float*)malloc(k_neighbors * sizeof(float)); float* neighbor_z = (float*)malloc(k_neighbors * sizeof(float)); for (int i = 0; i < input.point_count; i++) { // 计算当前点到所有点的距离 for (int j = 0; j < input.point_count; j++) { distances[j] = distance_squared(input.points[i], input.points[j]); indices[j] = j; } // 部分排序 - 查找最近的k_neighbors个点 for (int m = 0; m <= k_neighbors; m++) { int min_idx = m; for (int n = m + 1; n < input.point_count; n++) { if (distances[n] < distances[min_idx]) { min_idx = n; } } // 交换距离和索引 float temp_dist = distances[m]; distances[m] = distances[min_idx]; distances[min_idx] = temp_dist; int temp_idx = indices[m]; indices[m] = indices[min_idx]; indices[min_idx] = temp_idx; } // 收集邻居点坐标 for (int m = 0; m < k_neighbors; m++) { int idx = indices[m]; neighbor_x[m] = input.points[idx].x; neighbor_y[m] = input.points[idx].y; neighbor_z[m] = input.points[idx].z; } // 计算坐标中值 int mid = k_neighbors / 2; output.points[i].x = quick_select(neighbor_x, 0, k_neighbors - 1, mid); output.points[i].y = quick_select(neighbor_y, 0, k_neighbors - 1, mid); output.points[i].z = quick_select(neighbor_z, 0, k_neighbors - 1, mid); } // 释放临时内存 free(distances); free(indices); free(neighbor_x); free(neighbor_y); free(neighbor_z); return output; } ``` ### 3. 完整使用示例 ```c int main() { // 读取点云 PointCloud cloud = read_pcd("input.pcd"); printf("Loaded point cloud with %d points\n", cloud.point_count); // 应用中值滤波 PointCloud filtered = median_filter(cloud, 15); printf("Applied median filter\n"); // 保存结果 write_pcd("filtered.pcd", filtered); printf("Saved filtered point cloud\n"); // 释放内存 free(cloud.points); free(filtered.points); return 0; } ``` ### 4. 编译与运行 ```bash # 编译 gcc -o pcd_filter pcd_filter.c -lm # 运行 ./pcd_filter ``` ### 算法特点说明 1. **高效邻居搜索**：使用距离平方比较避免开方运算 2. **快速中值计算**：采用快速选择算法，平均时间复杂度为$O(n)$ 3. **内存优化**：使用部分排序减少计算量 4. **数学原理**： - 距离计算：$d^2 = (x_2 - x_1)^2 + (y_2 - y_1)^2 + (z_2 - z_1)^2$ - 中值定义：$ \text{median} = \begin{cases} x_{(k+1)/2} & \text{if } k \text{ is odd} \\ \frac{x_{k/2} + x_{k/2+1}}{2} & \text{if } k \text{ is even} \end{cases} $ ### 性能优化建议 1. 对于大规模点云，可添加空间分割数据结构（如KD树） 2. 使用多线程并行处理不同点的邻域计算 3. 对边界点进行特殊处理以减少伪影 4. 添加进度显示功能以监控处理进度