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가져오기, 내보내기 및 시각화
R2025b이 툴박스를 사용하면 MATLAB®에서 포인트 클라우드 데이터를 가져오고 시각화할 수 있습니다. PLY, PCD, LAS, LAZ, E57, Ibeo Data Container, Velodyne® PCAP, Ouster® PCAP, Hesai® PCAP와 같은 다양한 파일 형식의 데이터를 읽어올 수 있습니다.
메모리에 다 들어갈 수 없는 대규모 포인트 클라우드 데이터를 처리하기 위해, blockedPointCloud 객체를 사용하여 포인트 클라우드를 여러 작은 블록들로 나누어 표현하고 각 블록을 독립적으로 처리할 수 있습니다.
처리된 데이터를 PLY, PCD, LAS, LAZ 파일 형식으로 내보낼 수도 있습니다. 라이다 데이터로 작업하는 방법을 알아보려면 라이다 포인트 클라우드 데이터 읽기, 처리하기, 쓰기 항목을 참조하십시오.
앱
| 라이다 뷰어 | View, edit, and analyze point cloud data |
함수
블록
 | Point Cloud Viewer | Visualize streaming point cloud data sequence (R2023a 이후) |
도움말 항목
- Introduction to Lidar
High-level overview of lidar concepts and applications.
- Coordinate Systems in Point Cloud Toolbox
Overview of coordinate systems in Point Cloud Toolbox™.
- What Are Organized and Unorganized Point Clouds?
Define unorganized and organized point clouds and how to convert the former to latter.
- The PLY Format
The Stanford Triangle Format.
- Choose a Point Cloud Viewer
Compare visualization functions.
- Overview of Large Point Cloud Processing
Understand block processing for large point clouds that do not fit in memory.
추천 예제
LAZ 파일에서 포인트 클라우드 데이터 읽어오기
LAZ 파일에서 포인트 클라우드 데이터와 헤더 정보를 읽어오는 데 사용할 lasFileReader 객체를 생성합니다.
rosbag 파일에서 라이다 데이터와 카메라 데이터 읽어오기
이 예제에서는 rosbag 파일에서 영상 데이터와 포인트 클라우드 데이터를 읽고 저장하는 방법을 보여줍니다. 또한 라이다-카메라 보정을 위해 데이터를 준비하는 방법도 보여줍니다.
라이다 포인트 클라우드 데이터 읽기, 처리하기, 쓰기
이 예제에서는 포인트 클라우드를 작업 공간으로 읽어오고 원하는 일련의 점들을 선택한 다음 선택한 점들을 포인트 클라우드 파일 형식에 쓰는 방법을 보여줍니다.
Color Point Clouds in pcviewer
Control point cloud coloring in pcviewer. You will learn how to:
Visualize LAS Classification Labels
Read classification attributes from a LAS file and color the point cloud by class in pcviewer. Point cloud data from collection methods like aerial surveys often includes per-point classification labels (ground, vegetation, buildings) following the ASPRS standard.
Color Point Clouds by Point Properties
Use per-point properties from a lidar point cloud to color the visualization in pcviewer. Coloring by point properties helps you identify patterns that are not visible in raw XYZ or RGB data, such as surface roughness, vegetation penetration, and acquisition geometry. The example demonstrates coloring by density, curvature, distance to ground, laser return number, scan angle, and elevation blending.
Export Point Cloud Segmentations to KML Files
Export segmented point cloud data to Keyhole Markup Language (KML) files and read and visualize the KML data using different tools.
Publish and Receive Point Cloud ROS Messages
Work with point cloud ROS messages and deploy them as a ROS node using MATLAB®.
