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3D點雲圖(Point Cloud)是一種由三維空間中大量點組成的數據表示方式，每個點包含X、Y、Z三個坐標，用於描述物體或場景的幾何形狀。這些點通常來自3D掃描設備，如激光雷達(LiDAR)、深度相機或計算機視覺技術，並可能包含額外屬性如顏色(RGB)或強度信息。由於點雲圖數據量過於龐大且不利於圖像處理（屬於無序點雲），故產生另一種3D格式Uniform surface（有序點雲），其優點在於資料量較小與較易於圖像處理，接下來針對兩者差異做個介紹。

圖一使用相同的3D感測器並掃描相同的物件，兩者差別僅在於擷取資料格式的不同，圖一(a)為無序點雲、圖一(b)為有序點雲。 

巨觀來說兩者並沒有明顯差異，所量測到的高度也沒有太大差別。可是微觀來看則可明顯感覺有些不一樣，如圖二所示：

黃色虛線代表同一水平軸（相同值），可觀察到無序點雲的資料並沒有在同一個縱軸上，橫軸亦然。反之在有序點雲資料裡，不論縱軸或橫軸資料的間距卻是固定的，代表不論X、Y的距離都是被賦予一個固定的差距，這就是兩者主要的差異，因為有序點雲是原始的raw data（無序點雲）再次重新排序後所得到的結果。如下圖所示，刻意讓X、Y的取點有規律地排列便是Uniform surface與無序點雲圖最大的差異。

讓資料有序排列的優點有兩個：
1. 減少數據量
有序點雲只需要賦予X、Y資料index，資料格式為short，再搭配固定的X、Y Resolution便可儲存資料，相較於無序點雲圖必須儲存Double格式，可減少近2/3的資料量。

2. 方便做圖像處理
大部分的圖像處理軟體都是基於2D影像格式去處理的，轉換為有序點雲符合2D影像格式，例如 .tiff等等，這樣可以讓使用者快速上手，又不需要花費巨量的開發時間。

最後，兩者存取的格式也有不同，如果以CSV格式存檔，兩者格式差異如圖四所示：

看完以上的簡單介紹，你知道該怎麼區分及選用不同的點雲圖了嗎？如果有3D資料處理的進一步問題，歡迎隨時預約免費諮詢，讓霖思科技專業的3D團隊為您解惑。