%% parameters eps = 0.000001; s = 0.0 ; c =0.0; cp = 0.0; Q = 0.0; m = 0.0; function rpy = TF(R) %% output rpy = zeros(1,3); % rpy(1) roll % rpy(2) pitch % rpy(3) yaw %% function description % 2：XYZ固定角变换； rpy(2) = atan2(-R(3,1),sqrt(R(1,1)*R(1,1)+R(2,1)*R(2,1))); if(abs(abs(rpy(2))-pi/2)<eps) if(rpy(2)>0) rpy(2) = pi/2 ; rpy(3) = 0.0 ; rpy(1) = atan2(R(1,2),R(2,2)) ; else rpy(2) = -pi/2 ; rpy(3) = 0.0 ; rpy(1) = -atan2(R(1,2),R(2,2)) ; end else cp = cos(rpy(2)) ; rpy(3) = atan2(R(2,1)/cp,R(1,1)/cp) ; rpy(1) = atan2(R(3,2)/cp ,R(3,3)/cp) ; end end

这是一个用于计算旋转矩阵 R 对应的欧拉角 rpy 的函数。函数中定义了一些参数和变量，然后根据旋转矩阵的值计算出对应的欧拉角。

在函数中，首先初始化一个大小为 1x3 的零向量 rpy，用来存储计算得到的欧拉角。然后根据 XYZ 固定角变换的公式，计算出 rpy(2)，即 pitch 角。如果 pitch 角的绝对值与 pi/2 的差小于一个极小的值 eps，则判断 pitch 角是否大于 0，若大于 0 则设置 rpy(2) 为 pi/2，rpy(3) 为 0，rpy(1) 为 atan2(R(1,2),R(2,2))；若小于 0 则设置 rpy(2) 为 -pi/2，rpy(3) 为 0，rpy(1) 为 -atan2(R(1,2),R(2,2))。否则，计算 cp = cos(rpy(2))，然后根据公式计算 rpy(3) 和 rpy(1)。

最后，返回计算得到的欧拉角 rpy。

相关问题

Camera.Parameters parameters = mCamera.getParameters(); Cannot resolve symbol 'Parameters'

这个错误可能是因为在您的代码中没有正确导入相机参数类。请确保您在代码中正确导入了相机参数类，例如：

import android.hardware.Camera;

然后，您可以使用以下代码获取相机参数：

Camera.Parameters parameters = mCamera.getParameters();

另外，您可以检查您的 Android 项目中是否包含相机权限和相机特征。您可以在项目的 AndroidManifest.xml 文件中添加以下代码来请求相机权限和相机特征：

<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
<uses-feature android:name="android.hardware.camera" />

希望这可以帮助您解决问题！

loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss正则化代码

在PyTorch中，可以使用weight_decay参数来实现L2正则化。同时，由于CrossEntropyLoss已经包含了Softmax操作，因此不需要在模型中额外添加Softmax层。

下面是一个使用CrossEntropyLoss和L2正则化的例子：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义超参数
input_size = 10
hidden_size = 20
output_size = 5
learning_rate = 0.01
weight_decay = 0.001
epochs = 10

# 创建模型和优化器
model = MyModel(input_size, hidden_size, output_size)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 准备数据
X = torch.randn(100, input_size)
y = torch.randint(0, output_size, (100,))

# 训练模型
for epoch in range(epochs):
    # 前向传播和计算损失
    logits = model(X)
    loss = loss_fn(logits, y)
    
    # 反向传播和更新参数
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    # 打印训练信息
    if epoch % 1 == 0:
        print("Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch+1, epochs, loss.item()))

在这个例子中，我们将L2正则化的超参数设为0.001，即weight_decay=0.001。在优化器中使用weight_decay参数即可实现L2正则化。