首先，在PCL（Point Cloud Learning）中国协助发行的书[1]提供光盘的第4章例1文件夹中，打开名为pcd_read.cpp的代码文件。同目录下可找到测试点云文件test_pcd.pcd。
现在，我们解析上面打开的代码。
#include <iostream> //标准C++库中的输入输出类相关头文件。
#include <pcl/io/pcd_io.h> //pcd 读写类相关的头文件。
#include <pcl/point_types.h> //PCL中支持的点类型头文件。
与本程序相关的头文件声明。
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptrcloud(newpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
创建一个PointCloud<PointXYZ> boost共享指针并进行实例化。
if(pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("test_pcd.pcd",*cloud)==-1)//打开点云文件
{
PCL_ERROR("Couldn't read file test_pcd.pcd\n");
return(-1);
}
从磁盘上加载PointCloud数据（假设test_pcd.pcd文件已经被创建了）到二进制存储块中。或者，你可以读取PointCloud2存储块（仅仅在PCL 1.x中可用）。由于点云的动态性质，我们更愿意以二进制块来读取，然后转换成我们要使用的表示方式。
sensor_msgs::PointCloud2cloud_blob;//PointCloud2适合版本低的点云文件
pcl::io::loadPCDFile("test_pcd.pcd",cloud_blob);
pcl::fromROSMsg(cloud_blob,*cloud);
//* sensor_msgs/PointCloud2 转换为 pcl::PointCloud<T>
把二进制块读取并转换到模板化的PointCloud格式里，这里用pcl::PointXYZ作为点类型。
for(size_ti=0;i<cloud->points.size();++i)
std::cout<<" "<<cloud->points[i].x
<<" "<<cloud->points[i].y
<<" "<<cloud->points[i].z<<std::endl;
最后在标准输出上打印出从文件中加载的数据。
编译并运行该程序
利用光盘提供的CMakeLists.txt文件，在cmake中建立工程文件，并生成相应的可执行文件，生成可执行程序之后，就可以运行了。在cmd中键入以下命令：
...>pcd_read.exe
运行之后，可看见如图1所示的输出结果，在本例中提供的是点云文件版本0.7，所以在代码中没有涉及到PointCloud2，如果用户需要读取版本较低的pcd文件，需要替换点云读取代码为上面描述的PointCloud2读取方式。
图1 点云读取例子运行结果
注意，如果test_pcd.pcd文件不存在（没有创建或者被删除了），将会提示如下错误信息：
追问复制粘贴的就不要浪费各自的时间