Eigen::Vector3f p_0(184.147, 24.2497, 1); Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans；lidar2origin_trans<<0.914117, -0.405448, 144.865, 0.405448, 0.914117, 17.0299 , 0 , 0 , 1;Eigen::Vector3f p_1 = lidar2origin_trans.inverse() * p_0; std::cout<<p1[0] << " " << p_1[1];

时间: 2024-04-07 07:28:07 浏览: 52
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matlab.zip_4 3 2 1_eigen matrix

这段代码与之前的代码类似，不同之处在于使用了流式初始化（stream initialization）方式来初始化lidar2origin_trans矩阵，将矩阵元素依次写在“<<”符号的后面。另外，代码中的变量名有误，p1应该改为p_1。整段代码的作用是将一个在Lidar坐标系下的点p_0，通过lidar2origin_trans矩阵的逆变换，转换到原点坐标系下的点p_1，并输出p_1的前两个元素。
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2. **易用性**：Eigen库的API设计简洁明了，遵循C++的STL（标准模板库）风格，提供了类似std::vector和std::array的操作接口。例如，你可以直接通过索引来访问矩阵和向量的元素，使得代码更直观易读。 3. **动态和...
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GMM.rar_C GMM_GMM VC_GMM c++_gmm-ubm_site:www.pudn.com

此外，由于GMM涉及大量的矩阵运算，你可能还需要使用如BLAS（基础线性代数子程序）和LAPACK（线性代数包）这样的库，或者直接使用如Eigen、OpenCV等现成的库来加速计算。 描述中的“对于初学者有很好的借鉴作用”...

Eigen::Vector3f p_0(184.147, 24.2497, 1); Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans；lidar2origin_trans<<0.914117, -0.405448, 144.865, 0.405448, 0.914117, 17.0299 , 0 , 0 , 1;Eigen::Vector3f p_1 = lidar2origin_trans.inverse() * p_0; 输出p_1的值

具体来说，如果p_0的值为(184.147, 24.2497, 1)，lidar2origin_trans的值为： 0.914117 -0.405448 144.865 0.405448 0.914117 17.0299 0 0 1 则通过lidar2origin_trans的逆变换，我们可以将p_0从Lidar...

Eigen::Vector3f p_0(184.147, 24.2497, 1); Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans(0.914117, -0.405448, 144.865, 0.405448, 0.914117, 17.0299 , 0 , 0 , 1);Eigen::Vector3f p_1 = lidar2origin_trans.inverse() * p_0; std::cout<<p1[0] << " " << p_1[1];

这段代码是用于将一个在Lidar坐标系下的点p_0，通过lidar2origin_trans矩阵的逆变换，转换到原点坐标系下的点p_1。其中，lidar2origin_trans是一个3x3的矩阵，包含了Lidar坐标系到原点坐标系的变换信息。p_1的计算...

Eigen::Vector3f p_0(2,3, 4); Eigen::Vector3f p_2; Eigen::Vector3f p_3; p_2 = tracking_frame.lidar2origin_trans * p_0; p_3 = tracking_frame.lidar2origin_trans.inverse() * p_2; for (int i = 0; i <3;i++) { std::cout<< p_2[i] << " "<< p_3[i]; }

首先定义了一个名为p_0的Vector3f对象，表示一个三维向量(2,3,4)。接着又定义了两个空的Vector3f对象p_2和p_3。然后通过将p_0乘以一个变换矩阵tracking_frame.lidar2origin_trans来得到p_2，表示将p_0从lidar坐标系...

Eigen::Vector3f temp_in; temp_in << 1, 1, 1;Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans = Eigen::Matrix3f::Identity();Eigen::Vector3f local_pos = lidar2origin_trans * temp_in; local_pos 转temp_in

要将 local_pos 转换回 temp_in，可以使用以下代码： ...Eigen::Vector3f temp_out = lidar2origin_trans.inverse() * local_pos; 这将使用 lidar2origin_trans 的逆矩阵将 local_pos 转换回 temp_in。

Eigen::Vector3f tmp_t_verts = cam->m_exter_calib.topRightCorner(3, 1); Eigen::Matrix3f tmp_inv_r_mat= cam->m_exter_calib.topLeftCorner(3, 3).transpose(); Eigen::Vector3f tmp_root_point = -tmp_inv_r_mat * tmp_t_verts;

1. 首先，从相机的外参数矩阵（3x4）中取出右上角的3x1矩阵，即相机的平移向量tmp_t_verts。 2. 然后，从相机的外参数矩阵中取出左上角的3x3矩阵，即相机的旋转矩阵，并对其进行转置操作，得到tmp_inv_r_mat。 3. ...

void Trajectory::predict_box( uint idx_duration, std::vector<Box>& vec_box, std::vector<Eigen::MatrixXf, Eigen::aligned_allocatorEigen::MatrixXf>& vec_cova, bool& is_replay_frame) { vec_box.clear(); vec_cova.clear(); if (is_replay_frame) { for (auto iter = map_current_box_.begin(); iter != map_current_box_.end(); ++iter) { Destroy(iter->second.track_id()); } m_track_start_.Clear_All(); NU = 0; is_replay_frame = false; } Eigen::MatrixXf F_temp = F_; F_temp(0, 1) = idx_duration * F_(0, 1); F_temp(2, 3) = idx_duration * F_(2, 3); F_temp(4, 5) = idx_duration * F_(4, 5); uint64_t track_id; Eigen::Matrix<float, 6, 1> state_lidar; Eigen::Matrix<float, 6, 6> P_kkminus1; Eigen::Matrix3f S_temp; for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) { float t = (fabs(0.1 - beg->second.frame_duration()) > 0.05) ? 0.1 : 0.2 - beg->second.frame_duration(); F_temp(0, 1) = t; F_temp(2, 3) = t; F_temp(4, 5) = t; // uint64_t timestamp_new = beg->second.timestamp() + uint(10.0 * t * NANO_FRAME); track_id = beg->first; state_lidar = F_temp * map_lidar_state_.at(track_id); P_kkminus1 = F_temp * map_lidar_cova_.at(track_id) * F_temp.transpose() + Q_lidar_; S_temp = H_ * P_kkminus1 * H_.transpose() + R_lidar_; float psi_new = (1 - P_D_ * P_G_) * beg->second.psi() / (1 - P_D_ * P_G_ * beg->second.psi()); Box bbox = beg->second; bbox.set_psi(psi_new); // bbox.set_timestamp(timestamp_new); bbox.set_position_x(state_lidar(0)); bbox.set_position_y(state_lidar(2)); bbox.set_position_z(state_lidar(4)); bbox.set_speed_x(state_lidar(1)); bbox.set_speed_y(state_lidar(3)); bbox.set_speed_z(state_lidar(5)); vec_box.emplace_back(bbox); vec_cova.emplace_back(S_temp); } AINFO << "Finish predict with duration frame num: " << idx_duration; } 代码解读

接着，使用F_temp、map_lidar_cova_中相应的track_id和Q_lidar_来计算P_kkminus1矩阵。再使用H_、P_kkminus1和R_lidar_来计算S_temp矩阵。 之后，根据一些计算得到的值，更新beg->second中的一些属性，并将其加入...

Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> map_data(const Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>& data_map, const int axis_num){ Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> max_vals = data_map.maximum(Eigen::array<int, 1>{axis_num}).eval(); Eigen::Tensor<uint8_t, 0, Eigen::RowMajor> minval = max_vals.minimum(); Eigen::Tensor<uint8_t, 0, Eigen::RowMajor> maxval = max_vals.maximum(); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> subtract(max_vals.dimensions()); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> divide(max_vals.dimensions()); subtract.setConstant(minval.data()[0]); divide.setConstant(maxval.data()[0]); max_vals = max_vals - subtract; Eigen::Tensor<float, 2, Eigen::RowMajor> output_tensor = max_vals.cast<float>().binaryExpr(divide, [](float x, uint8_t y){ if(0 == y) return (float)0.0; return (float)(x/y); }); return (output_tensor*(float)255.0).cast<uint8_t>(); }

这段代码实现了一个名为map_data的函数，使用Eigen库，返回一个二维uint8_t类型的张量。该函数有两个参数：一个三维uint8_t类型的张量data_map和一个整数类型的axis_num，表示需要保留的维度编号。函数的作用是将...

Eigen::Vector3d P_in_R1 = (R2 * P_in_R2) + T2_to_R1.col(3);怎么将R2平移到R1，写完所有的代码C++

在这个表达式中，Eigen::Vector3d P_in_R1 = (R2 * P_in_R2) + T2_to_R1.col(3); 是在计算机视觉或三维几何变换中常见的矩阵运算，用于从世界坐标系（R2和T2_to_R1表示的是R2相对于R1的旋转和平移）转换到新的参考...

详细解释：// 1. get camera intrinsic and pose base::BaseCameraModelPtr camera_model = QueryCameraModel(camera); if (camera_model == nullptr) { AERROR << "Failed to get camera model for " << camera->GetSensorId(); return distance; } Eigen::Matrix4d world2camera_pose; if (!QueryWorld2CameraPose(camera, &world2camera_pose)) { AERROR << "Failed to query camera pose"; return distance; } Eigen::Matrix4d lidar2world_pose; if (!QueryLidar2WorldPose(lidar, &lidar2world_pose)) { AERROR << "Failed to query lidar pose"; return distance; } Eigen::Matrix4d lidar2camera_pose = static_cast<Eigen::Matrix<double, 4, 4, 0, 4, 4>>(world2camera_pose * lidar2world_pose);

3. 接着调用QueryWorld2CameraPose函数获取相机在世界坐标系下的位姿，即相机的位置和朝向。 4. 如果获取相机位姿失败，则输出错误信息并返回distance。 5. 接着调用QueryLidar2WorldPose函数获取激光雷达在世界...

Eigen::Vector4f current_frame_z (current_frame.z_axis[0], current_frame.z_axis[1], current_frame.z_axis[2], 0);

这段代码使用了Eigen库中的Vector4f类，创建了一个四维向量current_frame_z。该向量的前三维分别为current_frame.z_axis数组的前三个元素，第四维为0。 Eigen是一个C++模板库，提供了线性代数的基本数据类型和操作...

Eigen::Vector3d ea0(Eular[1] * M_PI / 180.0, Eular[0] * M_PI / 180.0, Eular[2] * M_PI / 180.0); Eigen::Matrix3d R; R = Eigen::AngleAxisd(ea0[0], ::Eigen::Vector3d::UnitX()) * Eigen::AngleAxisd(ea0[1], ::Eigen::Vector3d::UnitY()) * Eigen::AngleAxisd(ea0[2], ::Eigen::Vector3d::UnitZ()); Eigen::Quaterniond q; q = R;

首先，通过Eular数组表示欧拉角，将角度值转换成弧度值并用Eigen::Vector3d类型的变量ea0存储。接着，通过Eigen::AngleAxisd()函数将欧拉角转换成旋转矩阵R。最后，通过Eigen::Quaterniond()函数将旋转矩阵R转换成...

igen::Vector3d ea0(Eular[1] * M_PI / 180.0, Eular[0] * M_PI / 180.0, Eular[2] * M_PI / 180.0); Eigen::Matrix3d R; R = Eigen::AngleAxisd(ea0[0], ::Eigen::Vector3d::UnitX()) * Eigen::AngleAxisd(ea0[1], ::Eigen::Vector3d::UnitY()) * Eigen::AngleAxisd(ea0[2], ::Eigen::Vector3d::UnitZ()); Eigen::Quaterniond q; q = R;

首先定义了一个Vector3d类型的变量ea0，用来存储欧拉角。然后将欧拉角的值（单位为度）转换为弧度并存储在ea0中。接着定义了一个Matrix3d类型的变量R，用来存储旋转矩阵。通过Eigen::AngleAxisd()函数，依次绕X、Y、...

Eigen::Vector3f eulerAngle(-det.yaw, 0.0, 0.0); Eigen::AngleAxisf rollAngle(Eigen::AngleAxisf(eulerAngle(2), Eigen::Vector3f::UnitX())); Eigen::AngleAxisf pitchAngle(Eigen::AngleAxisf(eulerAngle(1), Eigen::Vector3f::UnitY())); Eigen::AngleAxisf yawAngle(Eigen::AngleAxisf(eulerAngle(0), Eigen::Vector3f::UnitZ())); const Eigen::Quaternionf bboxQ1(yawAngle * pitchAngle * rollAngle); Eigen::Vector4f q = bboxQ1.coeffs();

这段代码使用了Eigen库中的Vector3f和Quaternionf类，用于计算欧拉角和四元数。具体来说，它将欧拉角(-det.yaw, 0.0, 0.0)分别绕x、y、z轴旋转，得到对应的三个旋转矩阵rollAngle、pitchAngle、yawAngle，再将它们...

for (int camera_index = 0; camera_index < this->m_safe_camera_list.size(); ++camera_index) { camera* cam = &(this->m_safe_camera_list[camera_index]); if (cam->m_is_exter_calib_check_mark == true) { // as a Internal reference K of the camera, the K-1 is : // 1/ax 0 -px/ax // 0 1/ay -py/ay // 0 0 1 Eigen::Matrix3f invk; invk.setIdentity(); invk(0, 0) = 1.0 / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(0, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(0, 2) / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(1, 1) = 1.0 / cam->m_inter_calib(1, 1); invk(1, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(1, 2) / cam->m_inter_calib(1, 1); Eigen::Vector3f tmp_t_verts = cam->m_exter_calib.topRightCorner(3, 1); Eigen::Matrix3f tmp_inv_r_mat= cam->m_exter_calib.topLeftCorner(3, 3).transpose(); Eigen::Vector3f tmp_root_point = -tmp_inv_r_mat * tmp_t_verts; for (int pose_index = 0; pose_index < cam->m_2D_pose_list.size(); ++pose_index) { Eigen::MatrixXf pose = cam->m_2D_pose_list[pose_index]; // check the pose's Confidence, if all the joints's confidiance is smaller than the gain, drop out float confidence = pose.row(2).maxCoeff(); if (confidence < this->m_joint_confidence_gian) { continue; }; my_radials tmpradials; tmpradials.m_2d_pose = pose; tmpradials.m_root_point = tmp_root_point; tmpradials.m_radials_points = (invk * pose.topRows(2).colwise().homogeneous()).colwise().normalized(); tmpradials.m_radials_points = tmp_inv_r_mat * tmpradials.m_radials_points; tmpradials.m_3d_pose_ID = -1; tmpradials.m_camera_index = camera_index; tmpradials.m_poes_index = pose_index; tmpradials.m_pose_confidence = pose.row(2).leftCols(7).sum(); this->m_3d_radials.push_back(tmpradials); } } }

1. 计算相机的内参矩阵 K 的逆矩阵 invk，其中 K 的值被存储在相机的 m_inter_calib 属性中； 2. 计算相机的外参矩阵 m_exter_calib 的逆矩阵的转置矩阵 tmp_inv_r_mat； 3. 根据 tmp_inv_r_mat 和 m_exter_calib 中...

优化这个函数的效率void common_pack::calculateQuaternionsForEachPoint(std::vector<autoware_msgs::Waypoint> &path) { Eigen::Quaterniond q; for (size_t i = 0; i + 1 < path.size(); i++) { autoware_msgs::Waypoint p_c = path[i]; autoware_msgs::Waypoint p_n = path[i + 1]; double yaw = std::atan2(p_n.pose.pose.position.y - p_c.pose.pose.position.y, p_n.pose.pose.position.x - p_c.pose.pose.position.x); Eigen::AngleAxisd rollangle(0, Eigen::Vector3d::UnitX()); Eigen::AngleAxisd yawangle(yaw, Eigen::Vector3d::UnitZ()); Eigen::AngleAxisd pitchangle(0, Eigen::Vector3d::UnitY()); q = rollangle * yawangle * pitchangle; path.at(i).pose.pose.orientation.x = q.x(); path.at(i).pose.pose.orientation.y = q.y(); path.at(i).pose.pose.orientation.z = q.z(); path.at(i).pose.pose.orientation.w = q.w(); } if (path.size() > 2) { path.at(path.size() - 1).pose.pose.orientation = path[path.size() - 2].pose.pose.orientation; } }

3. 减少 vector 的访问：可以将访问 path[i] 和 path[i+1] 的操作提取到循环外，存储在变量 p_c 和 p_n 中。 改进后的代码如下： void common_pack::calculateQuaternionsForEachPoint(std::vector<autoware_...

looper@looper-virtual-machine:~/CODE/testcode/Bitset2Vector_then_SHAhash$ g++ -o EXE Bitset2Vector_then_SHAhash.cpp -lssl -lcrypto Bitset2Vector_then_SHAhash.cpp: In function ‘int main()’: Bitset2Vector_then_SHAhash.cpp:51:50: error: conversion from ‘const Eigen::WithFormat<Eigen::Transpose<Eigen::Matrix<double, 1, -1> > >’ to non-scalar type ‘std::string’ {aka ‘std::__cxx11::basic_string<char>’} requested 51 | std::string input = newVec.transpose().format(Eigen::IOFormat(Eigen::FullPrecision, Eigen::DontAlignCols, " ", " ", "", "", "[", "]"));

newVec << 1, 2, 3, 4, 5; std::stringstream ss; ss << newVec.transpose().format(Eigen::IOFormat(Eigen::FullPrecision, Eigen::DontAlignCols, " ", " ", "", "", "[", "]")); std::string input = ss.str...

Eigen::Vector3d euler_angles = rotation_matrix.eulerAngles ( 2,1,0 );

具体来说，第一个参数2表示绕z轴旋转（Roll），第二个参数1表示绕y轴旋转（Pitch），第三个参数0表示绕x轴旋转（Yaw）。返回的结果是一个Vector3d类型的向量，分别表示绕x轴、y轴、z轴旋转的角度。

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中秋节特献：明月祝福Flash动画素材

资源摘要信息:"明月的祝福flash动画是为中秋节设计的一款Flash动画素材。它通过Flash技术展现了中秋节的明月祝福主题，给观众带来了节日的快乐气氛。Flash动画是一种流行的技术，它通过矢量图形和时间线实现流畅的动画效果，被广泛应用于网页设计、广告、游戏和视频制作等各个领域。Flash动画可以包含动作脚本（ActionScript），这是一种类似于JavaScript的编程语言，用于控制动画的交互性和复杂的逻辑。 这款名为'明月的祝福'的Flash动画，可能包含了中秋节的传统元素，如满月、玉兔、月饼和桂花等。中秋节是华人传统节日之一，通常在这个时候，人们会观赏满月，品尝月饼，与家人团聚，表达对远方亲人的思念之情。Flash动画可以被嵌入到网页中，或者制作成可以在各种设备上播放的SWF文件。 在使用这个动画素材时，文件名'flash8803.fla'表示这是一个Flash源文件，通常以.fla扩展名保存，这个文件包含了动画的原始工程文件，允许用户进行编辑和修改。而'flash8803.swf'是一个编译后的Flash播放文件，.swf扩展名表示这个文件可以在支持Flash插件的浏览器中直接播放。最后一个文件'重要建议.txt'可能是一个文本文件，包含了使用这个Flash动画素材时需要注意的事项或使用建议，如兼容性问题、使用限制等。 Flash技术虽然非常流行，但它在2020年12月31日之后被Adobe公司宣布正式停止支持，这意味着新的浏览器不再支持Flash内容。因此，对于新项目来说，设计师可能需要考虑使用HTML5、CSS3和JavaScript等现代技术来创建动画效果，以确保动画可以在未来的设备和浏览器上顺利运行。尽管如此，对于那些尚未升级的老系统和设备，Flash动画仍然有其存在的价值和必要性。" 资源摘要信息:"中秋节是中国的传统节日之一，代表着团圆和丰收。在这一天，人们赏月、吃月饼、挂灯笼，通过各种活动来庆祝。Flash动画以其独特的交互性和视觉效果，在表现节日气氛方面具有独特的优势。'明月的祝福'这一动画素材，无疑能够抓住中秋月圆夜的意境，为用户提供视觉上的享受和情感上的共鸣。 在IT行业，Flash技术曾是网页动画制作的标准之一，它通过ActionScript编程语言来控制动画的流程和用户的交云动。但是，随着技术的发展，HTML5等新技术逐渐取代了Flash在动画领域的地位。HTML5提供了更好的跨平台支持，更强的可访问性，以及更先进的安全性，这使得它成为了构建现代网页动画和应用的首选技术。对于设计师而言，了解和掌握HTML5及相关技术，比如Canvas API和SVG，对于适应行业变化和满足新兴平台的需求至关重要。 此外，由于Flash支持的终止，对于维护和更新旧有Flash内容的组织来说，将内容迁移到新的技术平台是一项挑战。这就需要通过工具和脚本对旧的Flash文件进行转换，或者完全重制动画内容。同时，在转换过程中，要考虑到动画的版权、设计风格和用户体验等因素，以确保转换后的内容能够尽可能地保留原始作品的意图和美感。 最后，考虑到'重要建议.txt'文件的内容，设计师在使用'明月的祝福'Flash动画时，应仔细阅读这份文档中的指导和说明，了解如何正确使用素材，避免可能的版权问题，确保动画素材能够适应不同的使用场景和需求。"
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩