详细解释: double center_distance = (sensor_object->GetBaseObject()->center - fused_object->GetBaseObject()->center) .head(2) .norm();

时间: 2024-02-10 14:33:04 浏览: 98
这是一段 C++ 代码,计算了两个物体中心点在平面上的欧几里得距离。具体解释如下: 1. `(sensor_object->GetBaseObject()->center - fused_object->GetBaseObject()->center)` 这一部分是计算两个物体中心点在三维空间中的距离向量。 2. `.head(2)` 是 Eigen 库中的一个函数,表示只取这个向量的前两个元素,即平面上的坐标。 3. `.norm()` 是 Eigen 库中的另一个函数,表示计算向量的模长,即欧几里得距离。 因此,`center_distance` 就表示两个物体中心点在平面上的欧几里得距离。
相关问题

详细解释:double center_distance = (sensor_object->GetBaseObject()->center - fused_object->GetBaseObject()->center) .head(2) .norm();

这段代码是用来计算两个物体中心点之间的距离的。其中,`sensor_object`和`fused_object`是两个指向物体的指针,通过`GetBaseObject()`方法可以获取到它们的基本信息。`center`是一个Eigen库中的向量,表示物体的中心点坐标。`.head(2)`表示只取向量的前两个元素,即在二维平面内计算距离。`.norm()`表示计算向量的模长,即距离。最终结果保存在`double`类型的变量`center_distance`中。

详细解释:float TrackObjectDistance::ComputeRadarRadar( const SensorObjectPtr& fused_object, const SensorObjectPtr& sensor_object, const Eigen::Vector3d& ref_pos, int range) { double center_distance = (sensor_object->GetBaseObject()->center - fused_object->GetBaseObject()->center) .head(2) .norm(); if (center_distance > s_radar2radar_association_center_dist_threshold_) { ADEBUG << "center distance exceed radar2radar tight threshold: " << "center_dist@" << center_distance << ", " << "tight_threh@" << s_radar2radar_association_center_dist_threshold_; return (std::numeric_limits<float>::max)(); } float distance = ComputePolygonDistance3d(fused_object, sensor_object, ref_pos, range); ADEBUG << "ComputeRadarRadar distance: " << distance; return distance; }

这段代码是一个用于计算雷达与雷达之间距离的函数。函数名为ComputeRadarRadar,接受三个参数。第一个参数fused_object表示融合后的雷达数据,第二个参数sensor_object表示单个雷达的数据,第三个参数ref_pos表示参考位置,即计算距离时的参考点。函数返回两个雷达之间的距离。 该函数的计算过程分为两步。第一步是计算两个雷达中心点之间的距离,如果距离超过了一个阈值s_radar2radar_association_center_dist_threshold_,则返回无穷大,表示两个雷达之间无法建立匹配。第二步是调用ComputePolygonDistance3d函数计算两个雷达之间的多边形距离。最后函数返回雷达之间的距离。 在代码中,还可以看到一些日志输出,用于调试和排查问题。
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逐行详细解释: void DstExistenceFusion::UpdateWithoutMeasurement(const std::string &sensor_id, double measurement_timestamp, double target_timestamp, double min_match_dist) { SensorObjectConstPtr camera_object = nullptr; if (common::SensorManager::Instance()->IsCamera(sensor_id)) { camera_object = track_ref_->GetSensorObject(sensor_id); UpdateToicWithoutCameraMeasurement(sensor_id, measurement_timestamp, min_match_dist); } SensorObjectConstPtr lidar_object = track_ref_->GetLatestLidarObject(); SensorObjectConstPtr camera_object_latest = track_ref_->GetLatestCameraObject(); SensorObjectConstPtr radar_object = track_ref_->GetLatestRadarObject(); if ((lidar_object != nullptr && lidar_object->GetSensorId() == sensor_id) || (camera_object_latest != nullptr && camera_object_latest->GetSensorId() == sensor_id) || (radar_object != nullptr && radar_object->GetSensorId() == sensor_id && lidar_object == nullptr && camera_object_latest == nullptr)) { Dst existence_evidence(fused_existence_.Name()); double unexist_factor = GetUnexistReliability(sensor_id); base::ObjectConstPtr obj = track_ref_->GetFusedObject()->GetBaseObject(); double dist_decay = ComputeDistDecay(obj, sensor_id, measurement_timestamp); double obj_unexist_prob = unexist_factor * dist_decay; existence_evidence.SetBba( {{ExistenceDstMaps::NEXIST, obj_unexist_prob}, {ExistenceDstMaps::EXISTUNKNOWN, 1 - obj_unexist_prob}}); // TODO(all) hard code for fused exist bba const double unexist_fused_w = 1.0; double min_match_dist_score = min_match_dist; // if (!sensor_manager->IsCamera(sensor_id)) { // min_match_dist_score = std::max(1 - min_match_dist / // options_.track_object_max_match_distance_, 0.0); // } ADEBUG << " before update exist prob: " << GetExistenceProbability() << " min_match_dist: " << min_match_dist << " min_match_dist_score: " << min_match_dist_score; fused_existence_ = fused_existence_ + existence_evidence * unexist_fused_w * (1 - min_match_dist_score); ADEBUG << " update without, EXIST prob: " << GetExistenceProbability() << " 1 - match_dist_score: " << 1 - min_match_dist_score << " sensor_id: " << sensor_id << " dist_decay: " << dist_decay << " track_id: " << track_ref_->GetTrackId(); } UpdateExistenceState(); }

# 读取图像 img = cv2.imread('tupianji/peizhuntu.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 定义小波变换类型和层数 wavelet_type = 'db4' level = 3 # 进行小波变换 coeffs = pywt.wavedec2(img, wavelet_type, level=level) # 高频子带融合方法:取两个图像的高频子带系数的平均值 def high_frequency_fusion(coeffs1, coeffs2): fused_coeffs = [] for i in range(1, len(coeffs1)): if isinstance(coeffs1[i], tuple): cH1, cV1, cD1 = coeffs1[i] cH2, cV2, cD2 = coeffs2[i] cH = (cH1 + cH2) / 2 cV = (cV1 + cV2) / 2 cD = (cD1 + cD2) / 2 fused_coeffs.append((cH, cV, cD)) else: cA1, cA2 = coeffs1[i], coeffs2[i] cA = (cA1 + cA2) / 2 fused_coeffs.append(cA) return tuple(fused_coeffs) # 低频子带融合方法:取两个图像的低频子带系数的加权平均值 def low_frequency_fusion(coeffs1, coeffs2, alpha=0.5): cA1 = coeffs1[0] cA2 = coeffs2[0] cA = alpha * cA1 + (1 - alpha) * cA2 return cA # 融合两幅图像的小波系数 fused_coeffs = [] for i in range(len(coeffs)): if i == 0: # 对低频子带系数进行融合 fused_coeffs.append(low_frequency_fusion(coeffs[i], coeffs2[i], alpha=0.5)) else: # 对高频子带系数进行融合 fused_coeffs.append(high_frequency_fusion(coeffs[i], coeffs2[i])) # 进行小波变换反变换,重构图像 fused_img = pywt.waverec2(fused_coeffs, wavelet_type) # 显示原图像和融合后的图像 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Fused Image', fused_img.astype(np.uint8)) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()怎么改能定义coeffs2

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