armourMsg.pose.points.push_back(pointMsg);
时间: 2023-06-18 11:02:58 浏览: 39
这行代码是将一个 `geometry_msgs/PointStamped` 类型的消息 `pointMsg` 添加到 `armourMsg.pose.points` 向量中的最后一个位置。`geometry_msgs/PointStamped` 消息类型包含 `x`、`y` 和 `z` 三个成员变量,表示一个三维空间中的点。在这个代码中,我们向 `armourMsg.pose.points` 向量中添加了一个新的三维空间中的点。
相关问题
for (int camera_index = 0; camera_index < this->m_safe_camera_list.size(); ++camera_index) { camera* cam = &(this->m_safe_camera_list[camera_index]); if (cam->m_is_exter_calib_check_mark == true) { // as a Internal reference K of the camera, the K-1 is : // 1/ax 0 -px/ax // 0 1/ay -py/ay // 0 0 1 Eigen::Matrix3f invk; invk.setIdentity(); invk(0, 0) = 1.0 / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(0, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(0, 2) / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(1, 1) = 1.0 / cam->m_inter_calib(1, 1); invk(1, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(1, 2) / cam->m_inter_calib(1, 1); 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; for (int pose_index = 0; pose_index < cam->m_2D_pose_list.size(); ++pose_index) { Eigen::MatrixXf pose = cam->m_2D_pose_list[pose_index]; // check the pose's Confidence, if all the joints's confidiance is smaller than the gain, drop out float confidence = pose.row(2).maxCoeff(); if (confidence < this->m_joint_confidence_gian) { continue; }; my_radials tmpradials; tmpradials.m_2d_pose = pose; tmpradials.m_root_point = tmp_root_point; tmpradials.m_radials_points = (invk * pose.topRows(2).colwise().homogeneous()).colwise().normalized(); tmpradials.m_radials_points = tmp_inv_r_mat * tmpradials.m_radials_points; tmpradials.m_3d_pose_ID = -1; tmpradials.m_camera_index = camera_index; tmpradials.m_poes_index = pose_index; tmpradials.m_pose_confidence = pose.row(2).leftCols(7).sum(); this->m_3d_radials.push_back(tmpradials); } } }
这段代码是一个 for 循环,遍历了一个名为 m_safe_camera_list 的相机列表。对于列表中的每个相机,如果其 m_is_exter_calib_check_mark 属性为 true,则进行以下操作:
1. 计算相机的内参矩阵 K 的逆矩阵 invk,其中 K 的值被存储在相机的 m_inter_calib 属性中;
2. 计算相机的外参矩阵 m_exter_calib 的逆矩阵的转置矩阵 tmp_inv_r_mat;
3. 根据 tmp_inv_r_mat 和 m_exter_calib 中的平移向量计算相机在世界坐标系下的位置 tmp_root_point;
4. 遍历相机 m_2D_pose_list 中的姿态,对于每个姿态:
- 检查该姿态的置信度是否大于设定的阈值 m_joint_confidence_gian,如果不是则跳过;
- 构建一个名为 tmpradials 的结构体,存储该姿态的相关信息,包括姿态的 2D 坐标、3D 坐标、相机索引、姿态索引等;
- 将 tmpradials 添加到名为 m_3d_radials 的结构体列表中。
整个代码的作用是将相机的 2D 姿态转换为 3D 姿态,并将结果存储在 m_3d_radials 中。
estimate_pose_for_tag_homographyC++ 使用
在使用 C++ 实现 "estimate_pose_for_tag_homography" 算法之前,需要确保已经安装了适当的开发环境和相关的计算机视觉库和工具包,如OpenCV和Eigen等。
以下是一个简单的示例代码,演示如何使用 OpenCV 库和 Eigen 库实现 "estimate_pose_for_tag_homography" 算法:
```
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <Eigen/Dense>
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace Eigen;
int main()
{
// Load reference image and target image
Mat ref_img = imread("ref_image.jpg");
Mat target_img = imread("target_image.jpg");
// Detect and match features between reference image and target image
vector<KeyPoint> ref_kp, target_kp;
Mat ref_desc, target_desc;
Ptr<ORB> orb = ORB::create();
orb->detectAndCompute(ref_img, Mat(), ref_kp, ref_desc);
orb->detectAndCompute(target_img, Mat(), target_kp, target_desc);
BFMatcher matcher(NORM_HAMMING);
vector<DMatch> matches;
matcher.match(ref_desc, target_desc, matches);
// Extract matched feature points
vector<Point2f> ref_pts, target_pts;
for (int i = 0; i < matches.size(); i++)
{
ref_pts.push_back(ref_kp[matches[i].queryIdx].pt);
target_pts.push_back(target_kp[matches[i].trainIdx].pt);
}
// Compute homography matrix
Mat H = findHomography(ref_pts, target_pts, RANSAC);
// Compute pose from homography matrix
Matrix3d K, R;
Vector3d t;
K << 1000, 0, ref_img.cols/2,
0, 1000, ref_img.rows/2,
0, 0, 1;
Matrix3d H_eigen;
cv2eigen(H, H_eigen);
Matrix3d inv_K = K.inverse();
Matrix3d A = inv_K * H_eigen;
double scale = 1.0 / A.col(0).norm();
A *= scale;
double sign = (A.determinant() > 0) ? 1 : -1;
R.col(0) = A.col(0).normalized();
R.col(1) = A.col(1).normalized();
R.col(2) = R.col(0).cross(R.col(1));
t = sign * scale * A.col(2);
cout << "Rotation matrix:" << endl << R << endl;
cout << "Translation vector:" << endl << t << endl;
return 0;
}
```
该代码演示了如何使用 ORB 特征检测算法和 BFMatcher 特征匹配算法来检测和匹配参考图像和目标图像之间的特征点,然后使用 findHomography 函数计算单应性矩阵,并使用 Eigen 库和数学公式计算出姿态(旋转矩阵和平移向量)。在实际应用中,还需要对算法进行优化和调整,以提高估计精度和效率。