normal_distribution<float> dist_x(point.x, stddev)

`normal_distribution<float> dist_x(point.x, stddev)`是使用`std::normal_distribution`类创建一个名为`dist_x`的对象，该对象将生成符合正态分布的`float`类型随机数。

在这个例子中，`point.x`是指定的均值，`stddev`是指定的标准差。通过调用`dist_x(generator)`，可以使用随机数引擎对象`generator`来生成符合指定均值和标准差的正态分布随机数。

值得注意的是，`stddev`表示标准差，而不是方差。标准差是描述数据分布离散程度的一个度量，方差是标准差的平方。因此，如果要使用方差来初始化正态分布对象，需要将其平方根传递给`std::normal_distribution`的构造函数。

相关问题

for (auto& point : *model_downsampled) { std::normal_distribution<float> dist_x(point.x, stddev); std::normal_distribution<float> dist_y(point.y, stddev); std::normal_distribution<float> dist_z(point.z, stddev); std::normal_distribution<float> dist_nx(point.normal_x, stddev); std::normal_distribution<float> dist_ny(point.normal_y, stddev); std::normal_distribution<float> dist_nz(point.normal_z, stddev); point.x = dist_x(generator); point.y = dist_y(generator); point.z = dist_z(generator); point.normal_x = dist_nx(generator); point.normal_y = dist_ny(generator); point.normal_z = dist_nz(generator); const float norm = point.getNormalVector3fMap().norm(); point.normal_x /= norm; point.normal_y /= norm; point.normal_z /= norm; }

这段代码使用了`std::normal_distribution`来对一组点进行正态分布扰动。假设`model_downsampled`是一个指向点云模型的指针，代码中的循环遍历了模型中的每个点，并对其坐标和法线进行了正态分布扰动。

具体来说，对于每个点，代码创建了一个`std::normal_distribution<float>`对象，该对象以点的坐标或法线值作为均值，并使用`stddev`作为标准差。然后，通过调用`dist_x(generator)`等来生成符合指定均值和标准差的随机数。

生成的随机数被用来扰动点的坐标和法线值。然后，通过`point.getNormalVector3fMap().norm()`计算点的法线向量的模长，并将法线向量归一化。

这段代码的目的是为了给点云模型添加一些随机扰动，以增加模型的多样性或模拟传感器噪声等应用场景。

std::normal_distribution这个是什么意思？

`std::normal_distribution` 是 C++ 标准库中的一个模板类，它属于 `<random>` 头文件，用于生成正态分布（也称高斯分布）的随机数。在 `std::normal_distribution` 类中，有两个数据成员：`mean`（平均值，μ）和 `stddev`（标准差，σ），这两个参数定义了随机数生成的分布特性。

当你创建一个 `std::normal_distribution` 的实例时，比如 `std::normal_distribution<double> distribution(mean, stddev)`，你可以使用这个对象来调用 `generate()` 函数或者其他随机数生成器函数，如 `operator()`，它们会返回符合指定均值和标准差的随机数值。

例如：

std::default_random_engine generator; // 创建一个随机引擎
std::normal_distribution<double> dist(0.0, 1.0); // 定义一个均值为0，标准差为1的正态分布

// 生成一个正态分布的随机数
double random_number = dist(generator);

在这个例子中，`generator` 用于种子初始化，使得每次程序运行时生成的随机数序列都是不同的。