eigen::Vector2d

时间: 2023-05-18 11:03:29 浏览: 81
eigen::Vector2d是Eigen库中的一个向量类型,表示一个二维向量。它包含两个元素,分别表示向量在x和y方向上的分量。可以使用以下代码定义一个eigen::Vector2d向量: Eigen::Vector2d v(1.0, 2.0); 这将创建一个向量v,其x分量为1.0,y分量为2.0。
相关问题

eigen::vector2d初始化

Eigen是一个C++的线性代数库,可以用于进行矩阵和向量的计算。在Eigen中,`Eigen::Vector2d`表示一个二维向量。要初始化一个`Eigen::Vector2d`对象,可以使用以下方式: ```cpp #include <Eigen/Dense> int main() { // 初始化为零向量 Eigen::Vector2d v1(0, 0); // 初始化为指定值的向量 Eigen::Vector2d v2(1, 2); // 使用赋值运算符进行初始化 Eigen::Vector2d v3; v3 << 3, 4; // 使用数组进行初始化 double data[2] = {5, 6}; Eigen::Map<Eigen::Vector2d> v4(data); return 0; } ``` 以上代码演示了几种常见的初始化方式。你可以根据具体需求选择适合的方式来初始化`Eigen::Vector2d`对象。

如何解析Eigen::Vector2d

Eigen::Vector2d 是 Eigen 库中的一个类,表示一个大小为2的向量,即二维向量。其中,d 表示数据类型为双精度浮点数(double)。 解析 Eigen::Vector2d 的具体方法如下: 1. 头文件引入 在使用 Eigen::Vector2d 类之前,需要在头文件中引入 Eigen 库的头文件,即: ``` #include <Eigen/Dense> ``` 2. 创建 Vector2d 对象 可以使用以下方式创建一个 Eigen::Vector2d 对象: ``` Eigen::Vector2d v(1.0, 2.0); ``` 这里创建了一个大小为2的向量,元素值分别为1.0和2.0。 3. 访问 Vector2d 对象中的元素 可以使用以下方式访问 Eigen::Vector2d 对象中的元素: ``` double x = v(0); // 访问第一个元素,即x轴上的值,x=1.0 double y = v(1); // 访问第二个元素,即y轴上的值,y=2.0 ``` 也可以使用下标运算符 [] 访问元素: ``` double x = v[0]; // 访问第一个元素,即x轴上的值,x=1.0 double y = v[1]; // 访问第二个元素,即y轴上的值,y=2.0 ``` 4. 进行向量运算 可以使用 Eigen::Vector2d 对象进行一些常见的向量运算,例如加法、减法、数乘、点乘等。具体可以参考 Eigen 库的文档或者示例代码。

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它的具体实现是这样的,再详细解释一下 bool Spline2dConstraint::Add2dBoundary( const std::vector<double>& t_coord, const std::vector<double>& angle, const std::vector<Vec2d>& ref_point, const std::vector<double>& longitudinal_bound, const std::vector<double>& lateral_bound) { if (t_coord.size() != angle.size() || angle.size() != ref_point.size() || ref_point.size() != lateral_bound.size() || lateral_bound.size() != longitudinal_bound.size()) { return false; } Eigen::MatrixXd affine_inequality = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), total_param_); Eigen::MatrixXd affine_boundary = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), 1); for (uint32_t i = 0; i < t_coord.size(); ++i) { const double d_lateral = SignDistance(ref_point[i], angle[i]); const double d_longitudinal = SignDistance(ref_point[i], angle[i] - M_PI / 2.0); const uint32_t index = FindIndex(t_coord[i]); const double rel_t = t_coord[i] - t_knots_[index]; const uint32_t index_offset = 2 * index * (spline_order_ + 1); std::vector<double> longi_coef = AffineCoef(angle[i], rel_t); std::vector<double> longitudinal_coef = AffineCoef(angle[i] - M_PI / 2, rel_t); for (uint32_t j = 0; j < 2 * (spline_order_ + 1); ++j) { // upper longi affine_inequality(4 * i, index_offset + j) = longi_coef[j]; // lower longi affine_inequality(4 * i + 1, index_offset + j) = -longi_coef[j]; // upper longitudinal affine_inequality(4 * i + 2, index_offset + j) = longitudinal_coef[j]; // lower longitudinal affine_inequality(4 * i + 3, index_offset + j) = -longitudinal_coef[j]; } affine_boundary(4 * i, 0) = d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 1, 0) = -d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 2, 0) = d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 3, 0) = -d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; } // std::cout << affine_inequality << std::endl; return AddInequalityConstraint(affine_inequality, affine_boundary); }

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); } } }

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