【点云预处理】10种点云数据数据预处理增强方法 — 持续总结和更新（一）_点云数据预处理

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本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。

        深度学习中点云基本数据处理和增强方式，包括点云归一化、随机打乱、随机平移、随机旋转、随机缩放和随机丢弃等，持续总结与更新。

1 中心归一化

        减去均值，并除以点距原点的最大距离。

def pc_normalize(pc):
    centroid = np.mean(pc, axis=0)
    pc = pc - centroid
    m = np.max(np.sqrt(np.sum(pc ** 2, axis=1)))
    pc = pc / m
    return pc

2 打乱点云顺序

def shuffle_data(data, labels):
    """ Shuffle data and labels.
        Input:
          data: B,N,... numpy array
          label: B,... numpy array
        Return:
          shuffled data, label and shuffle indices
    """
    idx = np.arange(len(labels))
    np.random.shuffle(idx)
    return data[idx, ...], labels[idx], idx
 
 
def shuffle_points(batch_data):
    ""