Eigen::Vector3f 转std::vector<float>

可以使用Eigen库自带的Map函数将Eigen::Vector3f对象转换为std::vector<float>类型，代码如下：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <Eigen/Core>

int main()
{
    Eigen::Vector3f vec3f(1.23f, 2.34f, 3.45f);
    
    std::vector<float> vec;
    vec.resize(3);
    
    Eigen::Map<Eigen::Vector3f>(&vec[0]) = vec3f;
    
    for (auto i : vec)
    {
        std::cout << i << ", ";
    }
    std::cout << std::endl;
    
    return 0;
}

输出结果为：

1.23, 2.34, 3.45, 

其中，Eigen::Map模板类用于将Eigen库中的对象映射到其他数据类型的对象上，这里将Eigen::Vector3f对象映射到一个std::vector<float>类型的对象上。注意，在使用Eigen::Map时，需要保证目标对象的内存空间已经分配，否则会引发未定义的行为。

相关问题

pcl::SHOTEstimation<PointInT, PointNT, PointOutT, PointRFT>::computePointSHOT ( const int index, const std::vector<int> &indices, const std::vector<float> &sqr_dists, Eigen::VectorXf &shot)

该函数是 PCL 库中的一个函数，用于计算一个点的 SHOT 描述符。其中具体参数含义如下：

- index：需要计算 SHOT 描述符的点在点云中的索引；
- indices：在计算 SHOT 描述符时，使用的点的索引，不一定包含需要计算 SHOT 的点；
- sqr_dists：需要计算 SHOT 描述符的点与 indices 中每个点之间的距离的平方；
- shot：计算出的 SHOT 描述符。

函数主要步骤如下：

1. 从输入点云中获取需要计算 SHOT 描述符的点的法向量和 RFT（Reference Frame Transform）描述符；

2. 对于每个邻域点，计算其相对于需要计算 SHOT 描述符的点的 RFT 描述符，并用这些 RFT 描述符计算一个 9 维的直方图；

3. 将直方图归一化，得到 352 维的 SHOT 描述符。

这个函数的主要作用是计算点云中的 SHOT 描述符，可以用于点云配准、物体识别等任务。

vector<tuple<float, int, int>> Matcher::LSS_R_Fast2_Dist_eigen(vector<tuple<float, int, int>> &corr, SingleTemplate & latent_template, SingleTemplate & rolled_template, float d_thr)

Matcher::LSS_R_Fast2_Dist_eigen是一个函数，它接受一个名为corr的vector<tuple<float, int, int>>类型的引用，以及SingleTemplate类型的引用latent_template和rolled_template，还有一个浮点型参数d_thr。该函数的作用是计算两个模板之间的距离，并返回一组距离小于d_thr的匹配结果。具体实现可以参考以下示例代码：

#include <vector>
#include <tuple>

struct SingleTemplate {
  // 定义模板的数据结构
};

class Matcher {
public:
  std::vector<std::tuple<float, int, int>> LSS_R_Fast2_Dist_eigen(std::vector<std::tuple<float, int, int>>& corr, SingleTemplate& latent_template, SingleTemplate& rolled_template, float d_thr) {
    // 在这里实现LSS_R_Fast2_Dist_eigen函数的逻辑
    std::vector<std::tuple<float, int, int>> result;

    // 计算两个模板之间的距离
    // 将距离小于d_thr的匹配结果加入到result中

    return result;
  }
};

使用示例：

int main() {
  Matcher matcher;
  std::vector<std::tuple<float, int, int>> corr;
  SingleTemplate latent_template, rolled_template;
  float d_thr = 0.5;

  std::vector<std::tuple<float, int, int>> result = matcher.LSS_R_Fast2_Dist_eigen(corr, latent_template, rolled_template, d_thr);

  // 处理匹配结果

  return 0;
}

请注意，这只是一个简单的示例，具体的实现需要根据你的需求进行适当修改。