Eigen::Vector3f temp_in; temp_in << 1, 1, 1;Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans = Eigen::Matrix3f::Identity();Eigen::Vector3f local_pos = lidar2origin_trans * temp_in; local_pos 转temp_in

时间: 2024-03-16 15:42:07 浏览: 84
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matlab.zip_4 3 2 1_eigen matrix

要将 local_pos 转换回 temp_in，可以使用以下代码： ``` Eigen::Vector3f temp_out = lidar2origin_trans.inverse() * local_pos; ``` 这将使用 lidar2origin_trans 的逆矩阵将 local_pos 转换回 temp_in。
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eigen-eigen-07105f7124f9.rar_eigen 库_eigen库

2. **易用性**：Eigen库的API设计简洁明了，遵循C++的STL（标准模板库）风格，提供了类似std::vector和std::array的操作接口。例如，你可以直接通过索引来访问矩阵和向量的元素，使得代码更直观易读。 3. **动态和...
rar

face_rec_eigen(1).rar_eigen face_faces

face recognition using eigen faces this is simple code which run on matlab and uses eigen face algorithm stoes data in data base.

Eigen::Vector3f p_0(184.147, 24.2497, 1); Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans；lidar2origin_trans<<0.914117, -0.405448, 144.865, 0.405448, 0.914117, 17.0299 , 0 , 0 , 1;Eigen::Vector3f p_1 = lidar2origin_trans.inverse() * p_0; 输出p_1的值

具体来说，如果p_0的值为(184.147, 24.2497, 1)，lidar2origin_trans的值为： 0.914117 -0.405448 144.865 0.405448 0.914117 17.0299 0 0 1 则通过lidar2origin_trans的逆变换，我们可以将p_0从Lidar...

Eigen::Vector3f p_0(184.147, 24.2497, 1); Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans；lidar2origin_trans<<0.914117, -0.405448, 144.865, 0.405448, 0.914117, 17.0299 , 0 , 0 , 1;Eigen::Vector3f p_1 = lidar2origin_trans.inverse() * p_0; std::cout<<p_1[0] << " " << p_1[1]; 运行结果

具体来说，如果p_0的值为(184.147, 24.2497, 1)，lidar2origin_trans的值为： 0.914117 -0.405448 144.865 0.405448 0.914117 17.0299 0 0 1 则通过lidar2origin_trans的逆变换，我们可以将p_0从Lidar...

Eigen::Vector3f p_0(184.147, 24.2497, 1); Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans；lidar2origin_trans<<0.914117, -0.405448, 144.865, 0.405448, 0.914117, 17.0299 , 0 , 0 , 1;Eigen::Vector3f p_1 = lidar2origin_trans.inverse() * p_0; std::cout<<p1[0] << " " << p_1[1];

这段代码与之前的代码类似，不同之处在于使用了流式初始化（stream initialization）方式来初始化lidar2origin_trans矩阵，将矩阵元素依次写在“<<”符号的后面。另外，代码中的变量名有误，p1应该改为p_1。整段代码...

Eigen::Vector3f tmp_t_verts = cam->m_exter_calib.topRightCorner(3, 1); Eigen::Matrix3f tmp_inv_r_mat= cam->m_exter_calib.topLeftCorner(3, 3).transpose(); Eigen::Vector3f tmp_root_point = -tmp_inv_r_mat * tmp_t_verts;

1. 首先，从相机的外参数矩阵（3x4）中取出右上角的3x1矩阵，即相机的平移向量tmp_t_verts。 2. 然后，从相机的外参数矩阵中取出左上角的3x3矩阵，即相机的旋转矩阵，并对其进行转置操作，得到tmp_inv_r_mat。 3. ...

Eigen::Vector3f p_0(184.147, 24.2497, 1); Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans(0.914117, -0.405448, 144.865, 0.405448, 0.914117, 17.0299 , 0 , 0 , 1);Eigen::Vector3f p_1 = lidar2origin_trans.inverse() * p_0; std::cout<<p1[0] << " " << p_1[1];

这段代码是用于将一个在...其中，lidar2origin_trans是一个3x3的矩阵，包含了Lidar坐标系到原点坐标系的变换信息。p_1的计算方法是通过lidar2origin_trans矩阵的逆矩阵与p_0相乘得到的。最后输出了p_1的前两个元素。

Eigen::Vector3f p_0(2,3, 4); Eigen::Vector3f p_2; Eigen::Vector3f p_3; p_2 = tracking_frame.lidar2origin_trans * p_0; p_3 = tracking_frame.lidar2origin_trans.inverse() * p_2; for (int i = 0; i <3;i++) { std::cout<< p_2[i] << " "<< p_3[i]; }

这段代码使用了Eigen库中的Vector3f类来进行3D向量的计算。首先定义了一个名为p_0的Vector3f对象，表示一个三维向量(2,3,4)。接着又定义了两个空的Vector3f对象p_2和p_3。然后通过将p_0乘以一个变换矩阵tracking_...

Eigen::Vector3d d_vfb, d_vfn, d_vgn, gl, midvel, midpos; Eigen::Vector3d temp1, temp2, temp3; Eigen::Matrix3d cnn, I33 = Eigen::Matrix3d::Identity(); Eigen::Quaterniond qne, qee, qnn, qbb, q1, q2;

d_vfb、d_vfn、d_vgn、gl、midvel、midpos、temp1、temp2、temp3均为三维向量。 - Eigen::Matrix3d是Eigen库中的矩阵类型，表示3x3的矩阵。cnn和I33均为3x3的矩阵。 - Eigen::Quaterniond是Eigen库中的四元数类型，...

详细解释：// 1. get camera intrinsic and pose base::BaseCameraModelPtr camera_model = QueryCameraModel(camera); if (camera_model == nullptr) { AERROR << "Failed to get camera model for " << camera->GetSensorId(); return distance; } Eigen::Matrix4d world2camera_pose; if (!QueryWorld2CameraPose(camera, &world2camera_pose)) { AERROR << "Failed to query camera pose"; return distance; } Eigen::Matrix4d lidar2world_pose; if (!QueryLidar2WorldPose(lidar, &lidar2world_pose)) { AERROR << "Failed to query lidar pose"; return distance; } Eigen::Matrix4d lidar2camera_pose = static_cast<Eigen::Matrix<double, 4, 4, 0, 4, 4>>(world2camera_pose * lidar2world_pose);

3. 接着调用QueryWorld2CameraPose函数获取相机在世界坐标系下的位姿，即相机的位置和朝向。 4. 如果获取相机位姿失败，则输出错误信息并返回distance。 5. 接着调用QueryLidar2WorldPose函数获取激光雷达在世界...

Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> map_data(const Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>& data_map, const int axis_num){ Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> max_vals = data_map.maximum(Eigen::array<int, 1>{axis_num}).eval(); Eigen::Tensor<uint8_t, 0, Eigen::RowMajor> minval = max_vals.minimum(); Eigen::Tensor<uint8_t, 0, Eigen::RowMajor> maxval = max_vals.maximum(); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> subtract(max_vals.dimensions()); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> divide(max_vals.dimensions()); subtract.setConstant(minval.data()[0]); divide.setConstant(maxval.data()[0]); max_vals = max_vals - subtract; Eigen::Tensor<float, 2, Eigen::RowMajor> output_tensor = max_vals.cast<float>().binaryExpr(divide, [](float x, uint8_t y){ if(0 == y) return (float)0.0; return (float)(x/y); }); return (output_tensor*(float)255.0).cast<uint8_t>(); }

这段代码实现了一个名为map_data的函数，使用Eigen库，返回一个二维uint8_t类型的张量。该函数有两个参数：一个三维uint8_t类型的张量data_map和一个整数类型的axis_num，表示需要保留的维度编号。函数的作用是将...

详细解释：Eigen::Matrix4d lidar2camera_pose = static_cast<Eigen::Matrix<double, 4, 4, 0, 4, 4>>(world2camera_pose * lidar2world_pose);

这是一行代码，使用了Eigen库中的Matrix4d类型和Matrix类型的cast函数，将一种类型的矩阵转换为另一种类型的矩阵。该行代码主要用于计算激光雷达坐标系相对于相机坐标系的位姿变换矩阵。 具体来说，该行代码中的...

void Trajectory::predict_box( uint idx_duration, std::vector<Box>& vec_box, std::vector<Eigen::MatrixXf, Eigen::aligned_allocatorEigen::MatrixXf>& vec_cova, bool& is_replay_frame) { vec_box.clear(); vec_cova.clear(); if (is_replay_frame) { for (auto iter = map_current_box_.begin(); iter != map_current_box_.end(); ++iter) { Destroy(iter->second.track_id()); } m_track_start_.Clear_All(); NU = 0; is_replay_frame = false; } Eigen::MatrixXf F_temp = F_; F_temp(0, 1) = idx_duration * F_(0, 1); F_temp(2, 3) = idx_duration * F_(2, 3); F_temp(4, 5) = idx_duration * F_(4, 5); uint64_t track_id; Eigen::Matrix<float, 6, 1> state_lidar; Eigen::Matrix<float, 6, 6> P_kkminus1; Eigen::Matrix3f S_temp; for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) { float t = (fabs(0.1 - beg->second.frame_duration()) > 0.05) ? 0.1 : 0.2 - beg->second.frame_duration(); F_temp(0, 1) = t; F_temp(2, 3) = t; F_temp(4, 5) = t; // uint64_t timestamp_new = beg->second.timestamp() + uint(10.0 * t * NANO_FRAME); track_id = beg->first; state_lidar = F_temp * map_lidar_state_.at(track_id); P_kkminus1 = F_temp * map_lidar_cova_.at(track_id) * F_temp.transpose() + Q_lidar_; S_temp = H_ * P_kkminus1 * H_.transpose() + R_lidar_; float psi_new = (1 - P_D_ * P_G_) * beg->second.psi() / (1 - P_D_ * P_G_ * beg->second.psi()); Box bbox = beg->second; bbox.set_psi(psi_new); // bbox.set_timestamp(timestamp_new); bbox.set_position_x(state_lidar(0)); bbox.set_position_y(state_lidar(2)); bbox.set_position_z(state_lidar(4)); bbox.set_speed_x(state_lidar(1)); bbox.set_speed_y(state_lidar(3)); bbox.set_speed_z(state_lidar(5)); vec_box.emplace_back(bbox); vec_cova.emplace_back(S_temp); } AINFO << "Finish predict with duration frame num: " << idx_duration; } 代码解读

接着，使用F_temp、map_lidar_cova_中相应的track_id和Q_lidar_来计算P_kkminus1矩阵。再使用H_、P_kkminus1和R_lidar_来计算S_temp矩阵。 之后，根据一些计算得到的值，更新beg->second中的一些属性，并将其加入...

std::function<Eigen::Vector3f(fragment_shader_payload)> active_shader = displacement_fragment_shader;

这行代码定义了一个名为 active_shader 的变量，类型为 std::function<Eigen::Vector3f(fragment_shader_payload)>，它是一个函数对象，可以存储可调用对象（如函数、函数指针、lambda表达式等）。 函数对象的...

std::function<Eigen::Vector3f(fragment_shader_payload)> active_shader = phong_fragment_shader;

这段代码定义了一个名为active_shader的变量，类型为std::function，它接受一个fragment_shader_payload类型的参数，并返回一个Eigen::Vector3f类型的值。初始化时，active_shader被赋值为phong_fragment_shader函数...

Eigen::Matrix< double, MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE > matrix_NN;

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Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1> V; V=Eigen::Matrix<double, feats_down_size, 1>::Zero();这样定义对吗

首先创建了一个名为V的变量，它是一个Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1>类型的对象，这意味着它的列数固定为1，但行数可以是动态变化的（Eigen::Dynamic表示任意大小）。然后赋值给V的是一个全零...

D:\ZBY\ZBYQT\VarTst\main.cpp:41: error: cannot convert 'const Eigen::Product<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, -1, false> >, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false>, 0>' to 'Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 1>::Scalar {aka double}' in assignment y_new(i) = Y(Y.rows() - 1, 0) * X.block(X.rows() - k + i - 1, 0, 1, Y.cols()) * beta.segment(i * Y.cols(), Y.cols()); ^

这个错误是由于类型不匹配导致的，原因是在计算y_new时，表达式的类型被推断为一个Eigen Product对象，而不能直接赋值给y_new的元素，需要通过调用Product的value()方法来获取结果。下面是修改后的代码： c++ #...

Eigen::Vector3d P_in_R1 = (R2 * P_in_R2) + T2_to_R1.col(3);怎么将R2平移到R1，写完所有的代码C++

在这个表达式中，Eigen::Vector3d P_in_R1 = (R2 * P_in_R2) + T2_to_R1.col(3); 是在计算机视觉或三维几何变换中常见的矩阵运算，用于从世界坐标系（R2和T2_to_R1表示的是R2相对于R1的旋转和平移）转换到新的参考...

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