PCL 点云添加随机噪声并保存

ops/2024/10/9 6:48:42/

目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用场景

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 添加随机噪声实现

2.1.2 可视化函数

2.2完整代码

三、实现效果

PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接：

PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）

一、概述

        给点云随机添加噪声 是一种常用的数据增强方法，可以模拟传感器测量时的误差。与高斯噪声不同，随机噪声指的是在某个范围内生成均匀分布的随机数，并将其添加到点云的坐标上。这样可以在点云的每个点周围生成随机扰动，以评估算法的鲁棒性。

1.1原理

        随机噪声是一种均匀分布的噪声，它在给定范围内随机生成值，并将这些值添加到点云的坐标上。公式如下：

                                                       𝑥noisy=𝑥+random(𝑎,𝑏)

        random(𝑎,𝑏)表示在范围 [a,b] 内生成的随机数。

1.2实现步骤

  1. 读取点云数据。
  2. 为点云中的每个点随机添加噪声。
  3. 保存带噪声的点云数据。
  4. 可视化原始点云和带噪声的点云。

1.3应用场景

  1. 测试算法鲁棒性：评估点云处理算法在噪声环境下的表现。
  2. 模拟传感器误差：随机噪声可以用于模拟传感器测量误差。
  3. 数据增强：增加点云数据的多样性，以提高机器学习模型的泛化能力。

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 添加随机噪声实现

通过为每个点的坐标添加随机噪声，生成带有随机噪声的点云。

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <random>// 添加随机噪声函数
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr addRandomNoise(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud,  // 输入点云float noise_min,                            // 噪声范围的最小值float noise_max                             // 噪声范围的最大值
)
{// 随机数生成器std::default_random_engine generator;std::uniform_real_distribution<float> distribution(noise_min, noise_max);  // 均匀分布// 创建带有噪声的点云pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr noisy_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>(*cloud));  // 拷贝原始点云for (auto& point : noisy_cloud->points){point.x += distribution(generator);  // 为x坐标添加随机噪声point.y += distribution(generator);  // 为y坐标添加随机噪声point.z += distribution(generator);  // 为z坐标添加随机噪声}return noisy_cloud;  // 返回带噪声的点云
}

2.1.2 可视化函数

使用 PCL 可视化库展示原始点云和添加噪声后的点云。

#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>// 可视化原始点云和添加噪声后的点云
void visualizePointClouds(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud,          // 原始点云pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr noisy_cloud     // 添加噪声后的点云
)
{// 创建可视化器pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Noisy Point Cloud Viewer"));// 创建视口1，显示原始点云int vp_1;viewer->createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0, vp_1);  // 创建左侧窗口viewer->setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0, vp_1);   // 设置白色背景viewer->addText("Original Point Cloud", 10, 10, "vp1_text", vp_1);  // 添加标题// 设置原始点云的颜色为红色pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color_handler(cloud, 255, 0, 0);  // 红色viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, cloud_color_handler, "original_cloud", vp_1);  // 添加原始点云// 创建视口2，显示添加噪声后的点云int vp_2;viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, vp_2);  // 创建右侧窗口viewer->setBackgroundColor(0.98, 0.98, 0.98, vp_2);  // 设置浅灰色背景viewer->addText("Noisy Point Cloud", 10, 10, "vp2_text", vp_2);  // 添加标题// 设置带噪声点云的颜色为绿色pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> noisy_cloud_color_handler(noisy_cloud, 0, 255, 0);  // 绿色viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(noisy_cloud, noisy_cloud_color_handler, "noisy_cloud", vp_2);  // 添加带噪声点云// 设置点的大小（可选）viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "original_cloud", vp_1);viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "noisy_cloud", vp_2);// 启动可视化循环while (!viewer->wasStopped()){viewer->spinOnce(100);  // 刷新可视化器}
}

2.2完整代码

// C++头文件
#include <iostream>
// PCL头文件
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <random>  // 随机数生成// 添加随机噪声函数
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr addRandomNoise(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud,  // 输入点云float noise_min,                            // 噪声范围的最小值float noise_max                             // 噪声范围的最大值
)
{// 随机数生成器std::default_random_engine generator;std::uniform_real_distribution<float> distribution(noise_min, noise_max);  // 均匀分布// 创建带有噪声的点云pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr noisy_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>(*cloud));  // 拷贝原始点云for (auto& point : noisy_cloud->points){point.x += distribution(generator);  // 为x坐标添加随机噪声point.y += distribution(generator);  // 为y坐标添加随机噪声point.z += distribution(generator);  // 为z坐标添加随机噪声}return noisy_cloud;  // 返回带噪声的点云
}// 可视化原始点云和添加噪声后的点云
void visualizePointClouds(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud,          // 原始点云pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr noisy_cloud     // 添加噪声后的点云
)
{// 创建可视化器pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Noisy Point Cloud Viewer"));// 创建视口1，显示原始点云int vp_1;viewer->createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0, vp_1);  // 创建左侧窗口viewer->setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0, vp_1);   // 设置白色背景viewer->addText("Original Point Cloud", 10, 10, "vp1_text", vp_1);  // 添加标题// 设置原始点云的颜色为红色pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color_handler(cloud, 255, 0, 0);  // 红色viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, cloud_color_handler, "original_cloud", vp_1);  // 添加原始点云// 创建视口2，显示添加噪声后的点云int vp_2;viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, vp_2);  // 创建右侧窗口viewer->setBackgroundColor(0.98, 0.98, 0.98, vp_2);  // 设置浅灰色背景viewer->addText("Noisy Point Cloud", 10, 10, "vp2_text", vp_2);  // 添加标题// 设置带噪声点云的颜色为绿色pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> noisy_cloud_color_handler(noisy_cloud, 0, 255, 0);  // 绿色viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(noisy_cloud, noisy_cloud_color_handler, "noisy_cloud", vp_2);  // 添加带噪声点云// 设置点的大小（可选）viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "original_cloud", vp_1);viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "noisy_cloud", vp_2);// 启动可视化循环while (!viewer->wasStopped()){viewer->spinOnce(100);  // 刷新可视化器}
}// 保存噪声点云到文件
void saveNoisyPointCloud(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr noisy_cloud, const std::string& filename)
{pcl::io::savePCDFileBinary(filename, *noisy_cloud);  // 保存为二进制 PCD 格式std::cout << "带噪声的点云已保存至: " << filename << std::endl;
}int main(int argc, char** argv)
{// ------------------------------读取点云数据---------------------------------pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);if (pcl::io::loadPCDFile("bunny.pcd", *cloud) < 0){PCL_ERROR("Could not read file\n");return (-1);  // 返回错误}// -------------------------------添加随机噪声---------------------------------float noise_min = -0.01f;  // 噪声最小值float noise_max = 0.01f;   // 噪声最大值pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr noisy_cloud = addRandomNoise(cloud, noise_min, noise_max);  // 添加噪声// -------------------------------保存噪声点云---------------------------------//saveNoisyPointCloud(noisy_cloud, "random_noisy_bunny.pcd");  // 保存带噪声的点云// ------------------------------可视化原始点云和带噪声的点云---------------------------------visualizePointClouds(cloud, noisy_cloud);  // 调用可视化函数return 0;
}

三、实现效果


http://www.ppmy.cn/ops/123043.html

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