UndistortKeyPoints(); ComputeStereoFromRGBD(imDepth); mvpMapPoints = vector<MapPoint*>(N,static_cast<MapPoint*>(NULL)); mvbOutlier = vector<bool>(N,false); // This is done only for the first Frame (or after a change in the calibration) if(mbInitialComputations) { ComputeImageBounds(imGray); mfGridElementWidthInv=static_cast<float>(FRAME_GRID_COLS)/static_cast<float>(mnMaxX-mnMinX); mfGridElementHeightInv=static_cast<float>(FRAME_GRID_ROWS)/static_cast<float>(mnMaxY-mnMinY); fx = K.at<float>(0,0); fy = K.at<float>(1,1); cx = K.at<float>(0,2); cy = K.at<float>(1,2); invfx = 1.0f/fx; invfy = 1.0f/fy; mbInitialComputations=false; } mb = mbf/fx; AssignFeaturesToGrid();

这段代码看起来像是一个SLAM系统中的一部分，有一些计算机视觉相关的操作，比如去畸变、计算深度图、找到特征点，并将它们分配到一个网格中。其中，计算图像畸变的函数是UndistortKeyPoints()，计算深度图的函数是ComputeStereoFromRGBD()。还有一些变量的定义和初始化，比如相机内参fx、fy、cx、cy等。不过，我无法判断这段代码的具体功能和意义，需要更多上下文信息才能给出更准确的解释。

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解释下面这段代码 if (!T_M.empty() && flagprocess) //T_M: Outliers vector && people exists 如果場景中有人並且有异常點，則通過label進行進一步的運動檢查 { std::chrono::steady_clock::time_point tc1 = std::chrono::steady_clock::now(); //erase outliers from mvKeysTemp flag_mov = mpORBextractorLeft->CheckMovingKeyPoints(imGray, imS, mvKeysTemp, T_M); std::chrono::steady_clock::time_point tc2 = std::chrono::steady_clock::now(); double tc = std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double>>(tc2 - tc1).count(); cout << "check time =" << tc * 1000 << endl; } ExtractORBDesp(0, imGray); N = mvKeys.size(); if (mvKeys.empty()) return; UndistortKeyPoints(); ComputeStereoFromRGBD(imDepth); mvpMapPoints = vector<MapPoint *>(N, static_cast<MapPoint *>(NULL)); mvbOutlier = vector<bool>(N, false); // This is done only for the first Frame (or after a change in the calibration) InitializeClass(); AssignFeaturesToGrid();

这段代码是一个函数的一部分，主要是用于对当前帧提取ORB特征点，并根据场景中的人和异常点进行进一步的运动检测，最后将特征点分配到网格中。

具体来说，首先判断场景中是否有人以及是否存在异常点，如果有，就通过调用mpORBextractorLeft->CheckMovingKeyPoints()函数来检测运动，并将结果保存在flag_mov变量中。接着用UndistortKeyPoints()函数对特征点进行去畸变处理，然后通过ComputeStereoFromRGBD()函数计算深度信息，并将特征点分配到网格中以加速后续的匹配过程。

最后，如果是第一帧或者相机标定发生变化，就调用InitializeClass()函数进行初始化操作，然后将特征点分配到网格中。

int GetEstimate(MapPoint p) {//计算预估代价 return p.x + p.y; } Point CreatePoint(MapPoint p) { Point a{}; a.x = p.x; a.y = p.y; a.z = p.z; return a; } //容器迭代器 QVector<TreeNode*>::iterator it; QVector<TreeNode*>::iterator itMin;

这段代码展示了一个函数和几个迭代器的定义。函数 GetEstimate 接收一个 MapPoint 类型的参数 p，返回值为 p.x 和 p.y 的和。函数 CreatePoint 接收一个 MapPoint 类型的参数 p，将其转换为 Point 类型并返回。其中 Point 类型有三个成员变量 x、y 和 z。最后，声明了两个 QVector<TreeNode*> 类型的迭代器，分别命名为 it 和 itMin。这些迭代器可以用于遍历 QVector<TreeNode*> 容器中的元素。