kitti数据集的eigen_zhou

时间: 2023-08-14 12:08:09 浏览: 112
Eigen Zhou 是计算机视觉领域的一位研究者,他在2013年发布了一个名为 "KITTI 数据集" 的数据集,用于自动驾驶和场景理解任务。这个数据集主要包含来自汽车上安装的多个传感器(包括摄像头、激光雷达和GPS)采集的图像、点云和位姿信息。KITTI 数据集被广泛用于测试和评估自动驾驶算法的性能,特别是在目标检测、目标跟踪、立体视觉等方面。Eigen Zhou 的贡献使得该数据集成为计算机视觉领域的重要基准数据集之一。
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使用C++ eigen库翻译以下python代码import pandas as pd import numpy as np import time import random def main(): eigen_list = [] data = [[1,2,4,7,6,3],[3,20,1,2,5,4],[2,0,1,5,8,6],[5,3,3,6,3,2],[6,0,5,2,19,3],[5,2,4,9,6,3]] g_csi_corr = np.cov(data, rowvar=True) #print(g_csi_corr) eigenvalue, featurevector = np.linalg.eigh(g_csi_corr) print("eigenvalue:",eigenvalue) eigen_list.append(max(eigenvalue)) #以下代码验证求解csi阈值 eigen_list.append(1.22) eigen_list.append(-54.21) eigen_list.append(8.44) eigen_list.append(-27.83) eigen_list.append(33.12) #eigen_list.append(40.29) print(eigen_list) eigen_a1 = np.array(eigen_list) num1 = len(eigen_list) eigen_a2 = eigen_a1.reshape((-1, num1)) eigen_a3 = np.std(eigen_a2, axis=0) eigen_a4 = eigen_a3.tolist() k = (0.016 - 0.014) / (max(eigen_a4) - min(eigen_a4)) eigen_a5 = [0.014 + k * (i - min(eigen_a4)) for i in eigen_a4] tri_threshold = np.mean(eigen_a5)

#include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace Eigen; int main() { std::vector<double> eigen_list; MatrixXd data(6, 6); data << 1, 2, 4, 7, 6, 3, 3, 20, 1, 2, 5, 4, 2, 0, 1, 5, 8, 6, 5, 3, 3, 6, 3, 2, 6, 0, 5, 2, 19, 3, 5, 2, 4, 9, 6, 3; MatrixXd g_csi_corr = data.transpose() * data / 6.0; EigenSolver<MatrixXd> es(g_csi_corr); VectorXd eigenvalue = es.eigenvalues().real(); std::cout << "eigenvalue: " << eigenvalue.transpose() << std::endl; eigen_list.push_back(eigenvalue.maxCoeff()); eigen_list.push_back(1.22); eigen_list.push_back(-54.21); eigen_list.push_back(8.44); eigen_list.push_back(-27.83); eigen_list.push_back(33.12); //eigen_list.push_back(40.29); std::cout << "eigen_list: "; for (std::vector<double>::iterator it = eigen_list.begin(); it != eigen_list.end(); ++it) std::cout << *it << " "; std::cout << std::endl; int num1 = eigen_list.size(); MatrixXd eigen_a2 = Map<MatrixXd>(eigen_list.data(), num1, 1); VectorXd eigen_a3 = eigen_a2.array().rowwise().mean().transpose(); VectorXd eigen_a4 = (eigen_a2 - eigen_a3.replicate(num1, 1)).array().abs().rowwise().mean().transpose(); double k = 0.002 / (eigen_a4.maxCoeff() - eigen_a4.minCoeff()); VectorXd eigen_a5 = 0.014 + k * (eigen_a4.array() - eigen_a4.minCoeff()); double tri_threshold = eigen_a5.mean(); std::cout << "tri_threshold: " << tri_threshold << std::endl; return 0; }

EIGEN_UNUSED

EIGEN_UNUSED是Eigen库中的一个宏定义,用于标记未使用的变量。在编写代码时,有时会出现一些变量在某些情况下未被使用的情况,但编译器会给出"unused variable"的警告。为了避免这种警告,可以使用EIGEN_UNUSED宏来标记这些未使用的变量。 EIGEN_UNUSED的定义如下: ``` #define EIGEN_UNUSED(x) (void)(x) ``` 使用EIGEN_UNUSED宏的方式如下: ``` int foo(int x) { EIGEN_UNUSED(x); // 其他代码 } ``` 这样,编译器就不会给出关于变量x未使用的警告了。

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