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PCL:实现点云包围球内添加均匀分布的随机噪声(附完整源码)

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该博文介绍了如何使用PCL库在点云包围球内添加均匀分布的随机噪声的示例代码。通过读取输入点云数据并计算其包围球(通过获取最小和最大坐标确定中心和半径),然后在每个点上添加均匀分布在[-radius, radius]范围内的随机值(利用C++17标准库中的std::randomdevice、std::mt19937和std::uniformreal_distribution生成随机数),最后将带有噪声的点云保存为新的PCD文件。该示例为基本实现,并建议根据具体需求进行调整优化。

PCL:实现点云包围球内添加均匀分布的随机噪声

以下为基于PCL库框架实现的在点云包围球内部加入均匀分布随机噪声的具体代码段

复制代码
    cpp
    #include <iostream>
    #include <pcl/io/pcd_io.h>
    #include <pcl/point_types.h>
    #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
    #include <pcl/filters/random_sample.h>
    #include <random>
    
    int main(int argc, char** argv)
    {
    // 读取点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input_cloud.pcd", *cloud);
    
    // 计算点云包围球
    pcl::PointXYZ min_pt, max_pt;
    pcl::getMinMax3D(*cloud, min_pt, max_pt);
    pcl::PointXYZ center((min_pt.x + max_pt.x) / 2, (min_pt.y + max_pt.y) / 2, (min_pt.z + max_pt.z) / 2);
    float radius = pcl::euclideanDistance(center, max_pt);
    
    // 添加随机噪声
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    std::uniform_real_distribution<float> dist(-radius, radius);
    
    for (pcl::PointXYZ& point : cloud->points)
    {
        float dx = dist(gen);
        float dy = dist(gen);
        float dz = dist(gen);
    
        point.x += dx;
        point.y += dy;
        point.z += dz;
    }
    
    // 保存带有噪声的点云数据
    pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYZ>("noisy_cloud.pcd", *cloud);
    
    return 0;
    }
    
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
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请注意此份代码仅为一个简化的示例版本,在实际应用中可能需要根据具体需求进行更多参数设置和优化工作。其中采用了PCL库中的getMinMax3D函数用于计算点云包围盒,并借助C++的标准随机数分布接口生成均匀分布的噪声样本。请将输入数据文件路径替换成你的项目所需路径,并指定处理后点云的位置。
本文为个人原创文章,请未经授权禁止转载。
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