3D相机点云数据“如何读取”
halcon|读取3d相机点云数据
最近发现很多小伙伴在使用halcon处理3d工业相机扫描结果的时候遇到了“如何读取”的问题。一般的3d工业相机储存数据的格式有txt格式、tif格式、csv格式、ply格式、ptx格式、bin格式、obj格式等。
txt格式
读取txt文件生成3d模型一般需要分析txt文件的储存格式，下图是我使用的工业相机储存的部分txt数据：
经过分析，前3列为x、y、z坐标，第4列到第6列为每一点的法线坐标nx、ny、nz，第7列到第9列为灰度值。因此我们采用以下代码重构3d模型：
open_file ('data.txt', 'input', xyz) #打开文件x :=[]y :=[]z :=[]nx :=[]ny :=[]nz :=[]gray :=[]fread_line (xyz, outline, iseof) #读文件中一行的字符串tuple_split (outline, ' ', substrings) #根据空格分割一行的字符串while (iseof==0) #将x y z nx ny nz gray分别存储在不同的元组中 x :=[x,substrings[0]] y :=[y,substrings[1]] z :=[z,substrings[2]] nx :=[nx,substrings[3]] ny :=[ny,substrings[4]] nz :=[ny,substrings[5]] gray :=[gray,substrings[6]] fread_line (xyz, outline, iseof) tuple_split (outline, ' ', substrings)endwhileclose_file (xyz) #关闭文件tuple_number (x, numberx) tuple_number (y, numbery) tuple_number (z, numberz) #将字符串转化为数字gen_object_model_3d_from_points (numberx, numbery, numberz, objectmodel3d) #构建3d模型visualize_object_model_3d (3600, objectmodel3d, [], [], [], [], [], [], [], poseout) #显示3d模型
代码中的iseof参数为循环的判断变量，当文件未到末尾时，iseof为0；当文件到达末尾时，iseof为1。
3d模型显示结果如下：
注意：1、通过元组生成3d模型时，采用gen_object_model_3d_from_points算子；2、一些3d相机的txt文件的数据之间采用@相连，此时应使用@对字符串进行分割。
tif格式
tif图片格式是工业相机损失较小的图片格式。一般3d相机会将不同的数据保存在不同的tif图片中。下图是我使用的工业相机储存的tif文件：
其中，pointcloud_x
pointcloud_y pointcloud_z为将点云的xyz坐标作为灰度值生成的图片，normalmap_x normalmap_y
normalmap_z为将点云的xyz法线坐标作为灰度值生成的图片，texture为一般的灰度图片。可使用以下代码重构3d模型：
其中，读取的pointcloudx pointcloudy pointcloudz等图片也可以先做blob分析之后再合成3d模型。此时，若pointcloudx pointcloudy pointcloudz的大小不一致，代码：
生成的3d模型将以pointcloudx为准。
注意：与算子gen_object_model_3d_from_points作对比，当通过图片生成3d模型时，采用xyz_to_object_model_3d算子。
halcon直接读取
我购买的工业相机可以直接采用以下代码实时抓取数据，可以作为其他工业相机实施抓取数据的参考。
open_framegrabber ('phoxi', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'default', -1, 'default', -1, 'false', 'default', '2018-08-034-lc3', -1, -1, acqhandle) #打开相机get_framegrabber_param (acqhandle, 'revision', revision) #得到相机参数grabdataitems:=['pointcloud', 'texture', 'normalmap', 'confidencemap']set_framegrabber_param (acqhandle, 'grab_data_items', grabdataitems) #设置相机参数grab_data (imagedata, region, contours, acqhandle, data) #抓取数据select_obj (imagedata, xyz, 1) #选择3维数据xyz(点云坐标)select_obj (imagedata, texture, 2) #选择1维度数据textureselect_obj (imagedata, normals, 3) #选择3维数据normals(法线)select_obj (imagedata, confidence, 4) #选择1维数据confidencedecompose3 (xyz, ximage, yimage, zimage) #将xyz分解为x y z三通道decompose3(normals, nx, ny, nz) #将normals分解为nx ny nz三通道
同样，可以对其中任意一张图像做blob分析等操作，也可采用：
生成3d模型并进行显示。
csv格式
csv格式（comma-separated values）直译为逗号分隔值（也称字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），是一种以逗号作为分隔符，对数据进行直接记录的文件。
读取csv文件生成3d模型一般需要分析csv文件的储存格式。我们先创建一个csv文件。如下图所示，直接创建txt文件，每一行保存一个点云坐标，不同坐标之间采用“,”作为分隔符，另存为csv文件即可。
结果如下：
ply格式
ply是halcon可识别的3d模型储存格式，可以直接打开。
结果如下：
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txt格式
读取txt文件生成3d模型一般需要分析txt文件的储存格式，下图是我使用的工业相机储存的部分txt数据：
经过分析，前3列为x、y、z坐标，第4列到第6列为每一点的法线坐标nx、ny、nz，第7列到第9列为灰度值。因此我们采用以下代码重构3d模型：
open_file ('data.txt', 'input', xyz) #打开文件x :=[]y :=[]z :=[]nx :=[]ny :=[]nz :=[]gray :=[]fread_line (xyz, outline, iseof) #读文件中一行的字符串tuple_split (outline, ' ', substrings) #根据空格分割一行的字符串while (iseof==0) #将x y z nx ny nz gray分别存储在不同的元组中 x :=[x,substrings[0]] y :=[y,substrings[1]] z :=[z,substrings[2]] nx :=[nx,substrings[3]] ny :=[ny,substrings[4]] nz :=[ny,substrings[5]] gray :=[gray,substrings[6]] fread_line (xyz, outline, iseof) tuple_split (outline, ' ', substrings)endwhileclose_file (xyz) #关闭文件tuple_number (x, numberx) tuple_number (y, numbery) tuple_number (z, numberz) #将字符串转化为数字gen_object_model_3d_from_points (numberx, numbery, numberz, objectmodel3d) #构建3d模型visualize_object_model_3d (3600, objectmodel3d, [], [], [], [], [], [], [], poseout) #显示3d模型
代码中的iseof参数为循环的判断变量，当文件未到末尾时，iseof为0；当文件到达末尾时，iseof为1。
3d模型显示结果如下：
注意：1、通过元组生成3d模型时，采用gen_object_model_3d_from_points算子；2、一些3d相机的txt文件的数据之间采用@相连，此时应使用@对字符串进行分割。
tif格式
tif图片格式是工业相机损失较小的图片格式。一般3d相机会将不同的数据保存在不同的tif图片中。下图是我使用的工业相机储存的tif文件：
其中，pointcloud_x
pointcloud_y pointcloud_z为将点云的xyz坐标作为灰度值生成的图片，normalmap_x normalmap_y
normalmap_z为将点云的xyz法线坐标作为灰度值生成的图片，texture为一般的灰度图片。可使用以下代码重构3d模型：
其中，读取的pointcloudx pointcloudy pointcloudz等图片也可以先做blob分析之后再合成3d模型。此时，若pointcloudx pointcloudy pointcloudz的大小不一致，代码：
生成的3d模型将以pointcloudx为准。
注意：与算子gen_object_model_3d_from_points作对比，当通过图片生成3d模型时，采用xyz_to_object_model_3d算子。
halcon直接读取
我购买的工业相机可以直接采用以下代码实时抓取数据，可以作为其他工业相机实施抓取数据的参考。
open_framegrabber ('phoxi', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'default', -1, 'default', -1, 'false', 'default', '2018-08-034-lc3', -1, -1, acqhandle) #打开相机get_framegrabber_param (acqhandle, 'revision', revision) #得到相机参数grabdataitems:=['pointcloud', 'texture', 'normalmap', 'confidencemap']set_framegrabber_param (acqhandle, 'grab_data_items', grabdataitems) #设置相机参数grab_data (imagedata, region, contours, acqhandle, data) #抓取数据select_obj (imagedata, xyz, 1) #选择3维数据xyz(点云坐标)select_obj (imagedata, texture, 2) #选择1维度数据textureselect_obj (imagedata, normals, 3) #选择3维数据normals(法线)select_obj (imagedata, confidence, 4) #选择1维数据confidencedecompose3 (xyz, ximage, yimage, zimage) #将xyz分解为x y z三通道decompose3(normals, nx, ny, nz) #将normals分解为nx ny nz三通道
同样，可以对其中任意一张图像做blob分析等操作，也可采用：
生成3d模型并进行显示。
csv格式
csv格式（comma-separated values）直译为逗号分隔值（也称字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），是一种以逗号作为分隔符，对数据进行直接记录的文件。
读取csv文件生成3d模型一般需要分析csv文件的储存格式。我们先创建一个csv文件。如下图所示，直接创建txt文件，每一行保存一个点云坐标，不同坐标之间采用“,”作为分隔符，另存为csv文件即可。
结果如下：
ply格式
ply是halcon可识别的3d模型储存格式，可以直接打开。
结果如下：
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