std::vector<cv::Mat> channels(2); cv::Mat undistorted_points_temp = cv::Mat::ones(3, rows * cols, CV_64FC1); undistorted_points_temp = K.inv() * undistorted_points; cv::Mat undistorted_mat = cv::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2); cv::split(undistorted_mat, channels); channels[0] = undistorted_points_temp(cv::Rect(0, 0, rows * cols, 1));

这段代码的作用是将一个大小为 3x(rows * cols)，数据类型为 CV_64FC1 的矩阵 `undistorted_points_temp` 通过矩阵运算转换成一个大小为 1x(rows * cols)，数据类型为 CV_64FC2 的矩阵 `undistorted_mat` 并将其第一个通道设置为 `undistorted_points_temp` 的第一行。

具体来说，这段代码首先定义了一个包含两个元素的 `cv::Mat` 类型的向量 `channels`，其中每个元素都是一个矩阵。这个向量通常用于将一个多通道的矩阵分离为多个单通道矩阵，或者将多个单通道矩阵合并为一个多通道矩阵。

然后，创建一个大小为 3x(rows * cols)，数据类型为 CV_64FC1 的矩阵 `undistorted_points_temp`，并将其通过矩阵运算 `K.inv() * undistorted_points` 转换为大小为 1x(rows * cols)，数据类型为 CV_64FC2 的矩阵 `undistorted_mat`。其中，`K` 是一个 3x3 的相机内参矩阵，`inv()` 表示矩阵的逆运算，`undistorted_points` 是一个大小为 3x(rows * cols)，数据类型为 CV_64FC1 的矩阵。

接下来，使用 `cv::split` 函数将 `undistorted_mat` 矩阵分离为两个单通道矩阵，并将这两个矩阵分别保存到 `channels` 向量中。然后，将 `undistorted_points_temp` 矩阵的第一行（大小为 1x(rows * cols)，数据类型为 CV_64FC1）赋值给 `channels` 向量中的第一个通道（大小为 1x(rows * cols)，数据类型为 CV_64FC1）。需要注意的是，在这里使用了 `cv::Rect` 类来指定矩阵中的子区域，其中 `(0, 0, rows * cols, 1)` 表示矩形左上角坐标为 (0, 0)，宽度为 rows * cols，高度为 1。

执行完这段代码后，`channels` 向量中的第一个元素保存了大小为 1x(rows * cols)，类型为 CV_64FC1 的 `undistorted_points_temp` 矩阵的第一行，而第二个元素仍然是全零矩阵。`undistorted_mat` 矩阵的第一个通道也保存了 `undistorted_points_temp` 矩阵的第一行，而第二个通道仍然是全零矩阵。