Eigen::Vector3f的变量转换为cv::Mat

假设你已经定义了一个`Eigen::Vector3f`类型的变量`vec`，可以使用如下代码将其转换为`cv::Mat`类型的矩阵：

Eigen::Vector3f vec(1.0f, 2.0f, 3.0f); // 定义一个3维向量
cv::Mat mat = cv::Mat(vec); // 将向量转换为矩阵

在这个示例中，我们将`vec`定义为一个3维向量，并使用`cv::Mat`的构造函数将其转换为`cv::Mat`类型的矩阵。转换后得到的`mat`是一个3行1列的单通道浮点型矩阵，每个元素分别对应`vec`中的每个分量。如果需要得到一个单行或单列的矩阵，可以使用`cv::Mat`的`reshape()`函数进行转换，具体方法可以参考前面的回答。

注意，`Eigen::Vector3f`和`cv::Mat`中的数据是按列存储的，因此在进行转换时需要注意维度的匹配。

相关问题

Eigen::Vector3f eulerAngle(-det.yaw, 0.0, 0.0); Eigen::AngleAxisf rollAngle(Eigen::AngleAxisf(eulerAngle(2), Eigen::Vector3f::UnitX())); Eigen::AngleAxisf pitchAngle(Eigen::AngleAxisf(eulerAngle(1), Eigen::Vector3f::UnitY())); Eigen::AngleAxisf yawAngle(Eigen::AngleAxisf(eulerAngle(0), Eigen::Vector3f::UnitZ())); const Eigen::Quaternionf bboxQ1(yawAngle * pitchAngle * rollAngle); Eigen::Vector4f q = bboxQ1.coeffs();

这段代码使用了Eigen库中的Vector3f和Quaternionf类，用于计算欧拉角和四元数。具体来说，它将欧拉角(-det.yaw, 0.0, 0.0)分别绕x、y、z轴旋转，得到对应的三个旋转矩阵rollAngle、pitchAngle、yawAngle，再将它们按照z-y-x顺序相乘，得到最终的旋转矩阵bboxQ1。最后，将bboxQ1转换为四元数，并存储在q中。这段代码可能是用于姿态估计或者物体位姿计算等领域。

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;

这段代码主要是对相机的外参数进行计算，具体分为三步：

1. 首先，从相机的外参数矩阵（3x4）中取出右上角的3x1矩阵，即相机的平移向量tmp_t_verts。
2. 然后，从相机的外参数矩阵中取出左上角的3x3矩阵，即相机的旋转矩阵，并对其进行转置操作，得到tmp_inv_r_mat。
3. 最后，通过公式 tmp_root_point = -tmp_inv_r_mat * tmp_t_verts 计算出相机坐标系下的原点在世界坐标系下的位置tmp_root_point。

也就是说，这段代码用于计算相机坐标系下的原点在世界坐标系下的位置，是相机标定和位姿估计等操作中常用的计算方法之一。