C++ 转化lvx格式点云转换为pcd文件，不依赖第三方SDK和其它库

要将lvx格式点云转换为pcd格式，可以按照以下步骤： 1. 打开lvx文件，读取文件头。可以使用C++的文件操作函数 `fopen` 和 `fread` 来实现。 2. 解析文件头，获取点云数据的起始位置和点云数据的数量等信息。 3. 读取点云数据，并转换为pcl::PointCloud类型的点云数据。 4. 将点云数据保存为pcd格式的文件。可以使用pcl库中的 `pcl::io::savePCDFileASCII` 方法来实现。 以下是一个简单的示例代码，可以帮助你实现这一功能： ```cpp #include <iostream> #include <fstream> #include <vector> #include <string> struct LVXHeader { char file_identifier[4]; uint32_t version_major; uint32_t version_minor; uint64_t date; uint32_t frame_index; uint64_t frame_offset; uint64_t frame_size; uint32_t points_count; uint32_t points_offset; uint32_t points_format; uint32_t points_width; uint32_t reserved[8]; }; struct LVXPoint { float x; float y; float z; uint8_t intensity; }; int main(int argc, char** argv) { if (argc < 3) { std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " input.lvx output.pcd\n"; return 1; } FILE* fp = fopen(argv[1], "rb"); if (!fp) { std::cerr << "Failed to open input file " << argv[1] << std::endl; return 1; } LVXHeader header; fread(&header, sizeof(header), 1, fp); if (std::string(header.file_identifier, 4) != "LVX\0") { std::cerr << "Invalid file format" << std::endl; fclose(fp); return 1; } std::vector<LVXPoint> points(header.points_count); fseek(fp, header.points_offset, SEEK_SET); fread(points.data(), sizeof(LVXPoint), header.points_count, fp); fclose(fp); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>); for (const auto& p : points) { pcl::PointXYZI point; point.x = p.x; point.y = p.y; point.z = p.z; point.intensity = p.intensity; cloud->points.push_back(point); } cloud->width = header.points_count; cloud->height = 1; if (pcl::io::savePCDFileASCII(argv[2], *cloud) == -1) { std::cerr << "Failed to save output file " << argv[2] << std::endl; return 1; } std::cout << "Successfully converted " << argv[1] << " to " << argv[2] << std::endl; return 0; } ``` 在上面的代码中，我们首先打开lvx文件，并读取文件头。然后，我们解析文件头，获取点云数据的起始位置和点云数据的数量等信息，并使用 `fseek` 和 `fread` 函数读取点云数据。 接下来，我们将点云数据转换为 pcl::PointXYZI 类型的点云，并使用 `pcl::io::savePCDFileASCII` 方法将其保存为pcd格式的文件。 注意，上面的示例代码中没有使用任何第三方SDK或库。但是，这种方法需要你自己编写代码来解析lvx文件，并将其转换为pcl::PointCloud类型的点云数据。这可能比使用PCL库中的现成方法要复杂。