解释一下cur_img[:,:,0] = 0 cur_img[:,:,1] = 0

这两行代码是将cur_img中所有像素的蓝色通道和绿色通道的值都设置为0，即只保留红色通道的值。在OpenCV中，图像像素的颜色通道顺序是BGR，即第0维表示蓝色通道，第1维表示绿色通道，第2维表示红色通道。因此，cur_img[:,:,0]表示所有像素的蓝色通道，cur_img[:,:,1]表示所有像素的绿色通道，cur_img[:,:,2]表示所有像素的红色通道。将某个通道的所有像素值都设置为0，就相当于将这个通道的颜色去掉。

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解释一下img = cv.imread("./1.jpg",) cur_img = img.copy() # 注意参数的变化 cur_img[:,:,0] = 0 cur_img[:,:,1] = 0 cv.imshow('R',cur_img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

这段代码使用OpenCV库读取一张名为1.jpg的图片，并将其复制到cur_img变量中。接着，将cur_img中所有像素的蓝色和绿色通道的值都设置为0，即只保留红色通道的值。最后，使用cv.imshow()函数显示修改后的图片，等待用户按下任意键后关闭所有窗口。cv.destroyAllWindows()函数用于释放所有创建的窗口。

prev_time_ = cur_time_; prev_img_ = cur_img_; prev_features_ = cur_features_; prev_feature_ids_ = cur_feature_ids_; std::copy(new_feature_ids_.begin(), new_feature_ids_.end(), std::back_inserter(prev_feature_ids_)); std::copy(new_features_.begin(), new_features_.end(), std::back_inserter(prev_features_));

这段代码是 TrackHandler 类的成员函数 set_current_image 的实现中的一部分，它用于将当前帧的图像和特征点保存为上一帧的信息。具体来说，它将 cur_time_、cur_img_、cur_features_ 和 cur_feature_ids_ 四个成员变量的值分别赋给 prev_time_、prev_img_、prev_features_ 和 prev_feature_ids_。同时，它将 new_feature_ids_ 和 new_features_ 两个成员变量中的元素复制到 prev_feature_ids_ 和 prev_features_ 中，以保留之前新添加的特征点的信息。这段代码通常在视觉 SLAM 系统中使用，用于构建地图和估计相机的运动。在 SLAM 过程中，需要不断地跟踪相邻帧之间的特征点，以便进行三角测量和位姿估计等操作，因此保存上一帧的信息是非常重要的。