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。

相关问题

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。