python 代码 给点云增加随机噪音同时保留原有点云

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有的时候我们需要把原有的点云数据扩充一下,让它的鲁棒性更强;

思路很简单,就是先生成一个随机的正态分布的噪音,然后加到点云原有的XYZ数据上面;

直接放代码,代码已经运行过了,没有问题:

代码中的 std 就是正态分布的标准差,也就是噪音数据离原有数据的距离分布范围标准差




def noise_Gaussian(points, std):
    noise = np.random.normal(0, std, points.shape)
    out = points + noise
    return out




target_np_noised = noise_Gaussian(target_np, 0.03)


target_np_noised = np.vstack([target_np_noised, target_np])

最后一步是把原有的数据和添加了噪音的数据合成为一个数据;

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