data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o) || (d_i <= r_i) ? Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor>::Zero(data_layer.dimension(0), data_layer.dimension(1)) : data_layer; err:nomember matshing 'Zero'

根据您提供的代码段，可能是因为Eigen库的版本不同导致的问题。在较新版本的Eigen库中，`Zero()`函数可能已经被替换成了`setZero()`函数。因此，您可以尝试将`Zero()`替换为`setZero()`，看看是否能够解决这个问题。另外，请确保您的代码中包含了Eigen库的头文件，并且使用的库版本与代码中的库版本相匹配。

相关问题

D:\code\octAlgDemo\octDemo\algorithm.cpp:406: error: C2039: “Zero”: 不是“Eigen::Tensor<uint8_t,2,1,Eigen::DenseIndex>”的成员 ..\octDemo\algorithm.cpp(11): note: 参见“Eigen::Tensor<uint8_t,2,1,Eigen::DenseIndex>”的声明

这个错误是因为 Eigen 的 `Tensor` 类没有名为 `Zero` 的成员函数。正确的方法是使用 `Eigen::Tensor` 的静态成员函数 `Constant` 来创建一个元素全为 0 的张量。

以下是修改后的代码示例：

data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o) || (d_i <= r_i) ? Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor>::Constant(data_layer.dimensions(), 0) : data_layer;

其中，`Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor>::Constant(data_layer.dimensions(), 0)` 表示创建一个元素全为 0 的张量，大小与 `data_layer` 相同。

x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) # np.savetxt('reshape_data.txt', x, delimiter=' ', fmt="%i") x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop data_crop = crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical) data_crop = data_crop[:, :, 10:] C++ Eigen::Tensor实现

以下是使用C++ Eigen::Tensor实现上述代码的示例：

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
#include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor>

using namespace Eigen;

template<typename T>
void crop_pointcloud(Tensor<T, 3>& data_crop, const Tensor<T, 2>& x_o, const Tensor<T, 2>& y_o, const Tensor<T, 2>& x_i, const Tensor<T, 2>& y_i, const T& R_o, const T& R_i, const int& z_critical)
{
    const int range_z = data_crop.dimension(2);
    const T K_o = R_o * R_o / range_z;
    const T K_i = R_i * R_i / range_z;

    for (int z = 0; z < range_z; ++z)
    {
        const T r_o = std::sqrt(z * K_o);
        auto data_layer = data_crop.chip(z, 2);
        const auto d_o = (x_o.square() + y_o.square()).sqrt();
        const auto d_i = (x_i.square() + y_i.square()).sqrt();

        const T r_i = (z < z_critical) ? T(0) : std::sqrt(z * K_i);
        data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o || d_i <= r_i).select(T(0), data_layer);
    }
}

int main()
{
    const int range_x = 100;
    const int range_y = 100;
    const int range_z = 100;

    Tensor<float, 3> data_crop(range_x, range_y, range_z);
    Tensor<int, 2> x(range_x, range_y);
    Tensor<int, 2> y(range_x, range_y);

    for (int i = 0; i < range_x; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < range_y; ++j)
        {
            x(i, j) = i;
            y(i, j) = j;
            for (int k = 0; k < range_z; ++k)
            {
                data_crop(i, j, k) = i + j + k;   // 假设这是点云数据
            }
        }
    }

    Tensor<float, 2> x_o = x.cast<float>() - range_x / 2;
    Tensor<float, 2> y_o = y.cast<float>() - range_y / 2;
    Tensor<float, 2> x_i = x.cast<float>() - 1;   // 假设dx和dy都是1
    Tensor<float, 2> y_i = y.cast<float>() - 1;
    const float R_o = 550;
    const float R_i = 200;
    const int z_critical = 50;

    crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical);
    data_crop = data_crop.slice({ 0, 0, 10 }, { range_x, range_y, range_z - 10 });

    std::cout << data_crop << std::endl;   // 输出处理后的点云数据

    return 0;
}

这里使用了C++11的`auto`关键字和`Tensor`类来简化代码，并且使用了`slice`函数来去掉处理后的点云数据的前10层。