c++ 给点云添加泊松噪声

在C++中给点云（通常表示为三维坐标数据集，如PointCloud）添加泊松噪声是一种常用的数据增强技术，它模拟了真实世界中因随机过程产生的噪声。泊松噪声的特点是局部均匀分布，适用于保持形状的同时增加数据的随机性。

以下是基本步骤：

1. **包含库文件**：首先，需要包含相关的数学库（例如Eigen用于矩阵运算），以及处理点云数据的库（如PCL - Point Cloud Library）。

#include <pcl/pcl_io.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <random>

2. **创建点云对象**：读取原始点云数据，比如从PLY或XYZ文件中加载。

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile("input.pcd", *cloud);

3. **生成泊松噪声函数**：你需要自定义一个函数，该函数接受一个点云、一个随机数生成器和泊松噪声强度作为参数。使用泊松分布在空间内随机选择像素，并添加到点云中。

double addPoissonNoise(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>& cloud, std::mt19937& rng, double intensity) {
    // 使用随机数生成器和泊松分布生成新的位置
    // 将结果添加到原始点云中，可能涉及计算距离权重等操作
}

4. **应用噪声**：对每个点应用噪声函数，通常会对每个点的位置(x, y, z)分别进行。

std::mt19937 rng; // 创建一个随机数生成器实例
for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i) {
    cloud->points[i].x += addPoissonNoise(cloud->points[i], rng, intensity);
    // 类似地对y和z轴进行操作
}

5. **保存处理后的点云**：最后将噪声处理过的点云保存到新文件中。

pcl::io::savePCDFile("output_with_poisson_noise.pcd", *cloud);