def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop 转Eigen,c++
时间: 2024-03-15 10:47:41 浏览: 23
此 Python 代码的主要作用是裁剪一个点云数据,其中包含了一些数学计算和条件判断。以下是一个可能的 C++ 实现:
```cpp
#include <cmath>
#include <Eigen/Core>
Eigen::ArrayXXd crop_pointcloud(
const Eigen::ArrayXXd& data_crop,
double x_o,
double y_o,
double x_i,
double y_i,
double R_o,
double R_i,
int z_critical)
{
int range_z = data_crop.cols();
double K_o = R_o * R_o / range_z;
double K_i = R_i * R_i / range_z;
Eigen::ArrayXXd result = data_crop;
for (int z = 0; z < range_z; ++z) {
double r_o = std::sqrt(z * K_o);
const auto& data_layer = data_crop.col(z);
double d_o = std::sqrt(x_o * x_o + y_o * y_o);
double d_i = std::sqrt(x_i * x_i + y_i * y_i);
double r_i = (z < z_critical) ? 0 : std::sqrt(z * K_i);
result.col(z) = (d_o <= r_o) && (d_i > r_i) ? data_layer : Eigen::ArrayXd::Zero(data_layer.rows());
}
return result;
}
```
需要注意的是,这里的 C++ 实现使用了 `Eigen::ArrayXXd` 类型来表示二维数组,其中 `Array` 表示支持向量化的运算,`XX` 表示支持动态大小。此外,由于 C++ 并没有内置的布尔数组类型,我们使用了 `Eigen::ArrayXd` 类型来表示只有一个元素的布尔数组。