本文接上一篇文章《Python与点云数据处理/点云工具箱(一)功能介绍》，主要介绍点云工具箱软件中文件读写及部分小工具的实现。

1.1 文件格式说明

点云工具箱软件目前支持的主要文件读写格式包括*.pcd、*.txt、*.asc、*.obj以及*.ply。其中*.pcd、*.txt、*.asc通常为点云数据格式，而*.obj以及*.ply通常为曲面数据格式。点云数据包含点的三维空间坐标、色彩、强度等信息，而曲面则包含曲面顶点、各曲面顶点索引号等。

1.2 pcd格式读写

pcd格式的读写操作借助Open3d库实现，Open3d库目前已更新至0.12.0版本，软件完成所基于的是0.10.0版本，Open3d近几次更新主要针对的方向是深度学习在图像及点云中的功能，深度学习也是今后图像及点云发展的主要热门方向，可以说Open3d真的是一个很不错的三方库了，推荐大家深入学习。Open3d库的安装同其他第三方库一样，cmd命令行下:

安装完Open3d后如下代码可实现pcd格式文件的读取与输出：

1.3 txt/asc格式读写

1.4 ply格式读写

1.5 obj格式读写

obj格式曲面数据通过第三方库vispy实现，安装过程同Open3d。

2.1 计算两点云间均方根误差

通常均方根误差计算用于两站配准后的点云，可以度量配准误差的大小。

2.2 计算点云近似密度

2.3 添加高斯噪声

高斯分布，也称正态分布，又称常态分布，记为N（μ，σ^2），其中μ，σ^2为分布的参数，分别为高斯分布的期望和方差。当有确定值时，p(x)也就确定了，特别当μ=0，σ^2=1时，X的分布为标准正态分布。所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。

2.4 点云归一化

这里的点云归一化指的是将量级较大或较小的点云坐标缩放至(-1,1)之间。