如何在存储rviz 点云ply 文件时，element vertex 数量保持不变

在使用RVIZ（Robot Visualization Tools）处理点云数据并保存为PLY（Point Cloud Library）文件时，如果想要元素顶点（vertices）的数量保持不变，你需要确保在加载、编辑和导出过程中不丢失原始的数据点。PLY文件通常包含三个部分：header、vertices和faces。如果你只是简单地添加或删除顶点而不改变原始数据，那么顶点数应该会维持原样。

以下是基本步骤：

1. **读取原始点云**：使用合适的ROS包（如`pcl_ros`），从传感器或已经存在的PLY文件中加载点云，此时顶点数量是固定的。

rosrun pcl_ros pointcloud_to_ply input_cloud:=your_pointcloud_file.pcd output_file:=output.ply

2. **编辑（如有必要）**：对顶点进行操作时，只修改顶点属性（位置、颜色等），避免直接删除或新增顶点，除非明确知道自己需要这样做并且不会影响顶点总数。

3. **保存**：使用相同的工具或者编写程序来保存修改后的点云，指定输出文件路径和名称，保留原有的结构。

4. **检查**：在保存后，用新的程序打开ply文件确认顶点数是否保持不变。

如果确实需要减少顶点数，比如通过滤波或裁剪，确保在操作后能够准确记录哪些顶点被剔除，以便复原时可以恢复原来的顶点数。

相关问题

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Jetson（搭载了NVIDIA GPU的嵌入式平台）上的RVIZ（Robot Visualization Tools）主要用于实时或离线展示机器人传感器数据，包括点云数据。如果你有一个PLY（Point Cloud Library）文件，并想在RVIZ中保留包括坐标为(0, 0, 0)的所有点，这里有一些步骤可以尝试：

1. **读取PLY文件**：
使用Python的第三方库如`pyntcloud`或`pclpy`读取PLY文件，这些库能处理点云数据并将其转换成易于使用的数据结构。

import pyntcloud

# 加载ply文件
pc = pyntcloud.PlyFile('path_to_your_file.ply').to_point_cloud()

2. **过滤掉(0, 0, 0)点**：
可以遍历每个点，检查其XYZ坐标是否全部为零，然后只保留非零点。

filtered_pc = pc.points[~np.all(pc.points == [0, 0, 0], axis=1)]

3. **保存为新文件**：
将过滤后的点云数据保存为一个新的PLY文件，或者直接转换成其他支持的点云格式（如LAS/LAZ, PCD等），以便在RVIZ中加载。

pyntcloud.PlyWriter.write(filtered_pc, 'new_filtered_points.ply')

4. **在RVIZ中加载**：
将这个新生成的点云文件加载到RVIZ中。在RVIZ中，你需要创建一个新的点云插件，然后指定加载的文件路径。

注意：由于RVIZ本身并不直接支持CSV或其他纯文本格式保存点云，所以保存所有点数据（包括 XYZ 为 (0, 0, 0) 的点）最好还是以PLY或者其他的点云文件格式保存。

如果你确实需要将点云导出为CSV或TXT格式，可能会涉及到额外的数据处理步骤，比如先将点云转换为numpy数组，再进行筛选和保存。但是，这通常不如直接使用PLY文件方便，因为很多高级工具都针对点云设计，能够更好地处理这类数据。

jetson上rviz 的点云ply文件存储后 所有 x y z 为 0 0 0的点都过滤掉了， 如何把这些点都加上

在Jetson（基于NVIDIA的嵌入式计算平台）上使用ROS（Robot Operating System）的Rviz显示点云时，如果发现所有的XYZ坐标都是0，说明这些可能是空值或者已经被移除。通常情况下，当你从外部设备（如激光雷达、RGB-D相机等）获取的原始点云数据中存在噪声或误报，导致一些点被认为是无效或不可见的，会被自动过滤或标记为零。

如果你想恢复这些点，你可以尝试以下几个步骤：

1. **检查数据源**：确认你的点云数据是否完整，是否在读取或解析过程中丢失了这些点。确保你的点云数据包含所有必要的信息。

2. **数据预处理**：在加载到Rviz之前，可以使用像`pcl_ros`包中的工具（如`pcl::PassthroughFilter`）进行数据清洗，只保留非零坐标的点。例如，在Python中，你可以这样做：

import rospy
from sensor_msgs.msg import PointCloud2
from geometry_msgs.msg import Point
from pcl_ros import passthrough

def cloud_callback(data):
    filter = passthrough.Passthrough()
    filter.setInputCloud(data)
    points = []
    for p in filter.filter():
        if (p.x != 0 or p.y != 0 or p.z != 0): # 只保留非零坐标
            points.append(p)
    pub.publish(PointCloud2(points, data.header, data.is_bigendian, data.fields, data.point_step, data.row_step, data.width, data.height, data.is_dense))

rospy.init_node('filter_points')
sub = rospy.Subscriber('/your_topic', PointCloud2, cloud_callback) # 替换实际主题
pub = rospy.Publisher('/filtered_cloud_topic', PointCloud2, queue_size=1) # 输出过滤后的主题

3. **更新Rviz**：使用处理过的`PointCloud2`发布者`pub`在Rviz中显示过滤后的点云，你应该能看到那些原本是0的点已经加入到视图中。

4. **可视化**：在Rviz中打开你的点云话题，选择合适的插件（如`PointCloud2 Display`），并从`/filtered_cloud_topic`订阅，可以看到已修复的点云。

请注意，如果你的数据确实不应该有这么多全零点，那么可能需要检查原始传感器的设置或者数据采集过程是否有误。