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 添加高斯噪声实现

2.1.2 可视化函数

2.2完整代码

三、实现效果

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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）

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一、概述

        给点云添加高斯噪声 是一种模拟真实传感器噪声的方法，通常用于评估算法在噪声环境下的鲁棒性。通过向点云中的点随机添加高斯噪声，可以增加点云数据的随机性，从而测试算法对噪声的抗干扰能力。

1.1原理

为了给点云添加随机噪声，常用的噪声类型有：

1. 高斯噪声：根据正态分布生成噪声，通常会指定均值和标准差。常用于模拟传感器测量时的误差。
2. 均匀噪声：在某个范围内随机生成噪声，适合模拟空间中随机误差的情况。

高斯噪声公式：

其中 𝑁(𝜇,𝜎2)为均值为 𝜇、标准差为 𝜎 的高斯噪声。

1.2实现步骤

1. 读取点云数据。
2. 生成随机噪声（高斯噪声或均匀噪声）。
3. 将噪声加到点云的坐标上。
4. 可视化原始点云和添加噪声后的点云。

1.3应用场景

1. 算法评估：测试算法在有噪声的情况下能否正常工作，如点云配准、特征提取等。
2. 数据增强：用于增强训练数据集，提升机器学习模型的鲁棒性。
3. 模拟真实场景：在传感器测量中模拟现实中的噪声误差。

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 添加高斯噪声实现

通过给每个点的坐标添加高斯噪声，生成噪声点云。

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <random>

// 添加高斯噪声
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr addGaussianNoise(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud,  // 输入点云
    float mean,                                 // 噪声的均值
    float stddev                                // 噪声的标准差
)
{
    // 随机数生成器
    std::default_random_engine generator;
    std::normal_distribution<float> distribution(mean, stddev);

    // 生成带噪声的点云
    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坐标添加噪声
        point.y += distribution(generator);  // 为y坐标添加噪声
        point.z += distribution(generator);  // 为z坐标添加噪声
    }

    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

// 添加高斯噪声函数
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr addGaussianNoise(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud,  // 输入点云
    float mean,                                 // 噪声的均值
    float stddev                                // 噪声的标准差
)
{
    // 随机数生成器
    std::default_random_engine generator;
    std::normal_distribution<float> distribution(mean, stddev);

    // 生成带噪声的点云
    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坐标添加噪声
        point.y += distribution(generator);  // 为y坐标添加噪声
        point.z += distribution(generator);  // 为z坐标添加噪声
    }

    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
    }

    // -------------------------------添加高斯噪声---------------------------------
    float mean = 0.001f;      // 噪声均值
    float stddev = 0.005f;   // 噪声标准差
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr noisy_cloud = addGaussianNoise(cloud, mean, stddev);  // 添加噪声

    // -------------------------------保存噪声点云---------------------------------
    //saveNoisyPointCloud(noisy_cloud, "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