PCL：实现添加高斯噪声并保存（附完整源码）
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该代码使用PCL库实现了对点云数据添加高斯噪声并保存的过程。首先通过loadPCDFile函数读取输入点云文件（inputcloud.pcd），然后通过随机数生成器在x、y、z三个维度上为每个点添加均值为0.0f、标准差为0.01f的高斯噪声，并将修改后的点云保存为ASCII格式文件（noisycloud.pcd）。该方法允许用户通过调整噪声均值和标准差来控制噪声强度。
PCL：实现添加高斯噪声并保存
以下是一个使用PCL库实现添加高斯噪声并保存点云的示例代码：
cpp
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/random_sample.h>
#include <pcl/filters/uniform_sampling.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
#include <pcl/filters/fast_bilateral.h>
int main()
{
// 读取点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input_cloud.pcd", *cloud);
// 添加高斯噪声
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr noisyCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::copyPointCloud(*cloud, *noisyCloud);
float mean = 0.0f; // 噪声均值
float stddev = 0.01f; // 噪声标准差
std::random_device rd;
std::default_random_engine generator(rd());
std::normal_distribution<float> distribution(mean, stddev);
for (size_t i = 0; i < noisyCloud->points.size(); ++i)
{
noisyCloud->points[i].x += distribution(generator);
noisyCloud->points[i].y += distribution(generator);
noisyCloud->points[i].z += distribution(generator);
}
// 保存噪声点云
pcl::io::savePCDFileASCII("noisy_cloud.pcd", *noisyCloud);
return 0;
}
AI助手该代码首先读取了一个点云文件（input_cloud.pcd），随后通过高斯分布生成随机噪声并将其应用于每个点的坐标值。随后利用PCL库中的savePCDFileASCII函数将处理后的带有噪声的点云数据保存到新的文件中（noisy_cloud.pcd）。需要注意的是，在实际应用中你可以根据需求调整所使用的均值和标准差参数以达到预期的去噪效果。
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