python 的 pointcloud 计算探路

python 的 pointcloud 计算
数据读取

def read_data_file(filename, Separator):data = [[], [], []]f = open(filename,'r') #读取文件line = f.readline() num = 0while line:  #按行读入点云c,d,e = line.split(Separator)data[0].append(c)  #X坐标data[1].append(d)  #Y坐标data[2].append(e)  #Z坐标num = num + 1line = f.readline()f.close() #string型转float型 x = [ float(data[0] )/1000 for data[0] in data[0] ] #因为此处计算按照米的距离数据，我们精确到毫米y = [ float(data[1] )/1000 for data[1] in data[1] ]z = [ float(data[2] )/1000 for data[2] in data[2] ]#print("读入点的个数为:{}个。".format(num))point =pd.DataFrame([x,y,z]).Treturn point

该图片来自于tof生成的距离数据
按照数据的意义：此处需要对数据滤波处理，有时我们要根据实际的情况，加噪声，有时我们需要根据实际情况去噪声。
此处加高斯噪声（白噪声、椒盐噪声，因此处经过测试发现加高斯噪声，效果较好）：

def jitter_point(point, sigma=0.01, clip=0.05):assert(clip > 0)point = np.array(point)point = point.reshape(-1,3)Row, Col = point.shapejittered_point = np.clip(sigma * np.random.randn(Row, Col), -1*clip, clip)jittered_point += pointreturn jittered_point

点云数据去噪方法：
双边滤波、高斯滤波、分箱去噪、KD-Tree、直通滤波、随机采样一致性滤波等
此处我们采用均值滤波以及小波变化对数据消噪处理；

coor = np.zeros((int(len(add_data[:,0])/3),3))
for i in range(len(coor[:,0])):coor[i,0] = np.sum(add_data[3*i:3*(i+1),0])coor[i,1] = np.sum(add_data[3*i:3*(i+1),1])coor[i,2] = np.sum(add_data[3*i:3*(i+1),2])

最终我们形成如下的图形：
均值滤波后的深度数据得出的结果。
下一讲我们继续考虑小波变化的方法去除噪声

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