Eigen::Vector4f current_frame_z (current_frame.z_axis[0], current_frame.z_axis[1], current_frame.z_axis[2], 0);

这段代码使用了Eigen库中的Vector4f类，创建了一个四维向量current_frame_z。该向量的前三维分别为current_frame.z_axis数组的前三个元素，第四维为0。

Eigen是一个C++模板库，提供了线性代数的基本数据类型和操作。Vector4f表示四维向量，其中f表示使用单精度浮点数进行存储。该库可以方便地进行向量和矩阵运算，并且具有高效的计算性能。

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Eigen::Vector3f p_0(2,3, 4); Eigen::Vector3f p_2; Eigen::Vector3f p_3; p_2 = tracking_frame.lidar2origin_trans * p_0; p_3 = tracking_frame.lidar2origin_trans.inverse() * p_2; for (int i = 0; i <3;i++) { std::cout<< p_2[i] << " "<< p_3[i]; }

这段代码使用了Eigen库中的Vector3f类来进行3D向量的计算。首先定义了一个名为p_0的Vector3f对象，表示一个三维向量(2,3,4)。接着又定义了两个空的Vector3f对象p_2和p_3。然后通过将p_0乘以一个变换矩阵tracking_frame.lidar2origin_trans来得到p_2，表示将p_0从lidar坐标系转换到origin坐标系。接着再将p_2乘以tracking_frame.lidar2origin_trans的逆矩阵来得到p_3，表示将p_2从origin坐标系转换回lidar坐标系。最后通过循环输出p_2和p_3的每一个元素。

Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> map_data(const Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>& data_map, const int axis_num){ Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> max_vals = data_map.maximum(Eigen::array<int, 1>{axis_num}).eval(); Eigen::Tensor<uint8_t, 0, Eigen::RowMajor> minval = max_vals.minimum(); Eigen::Tensor<uint8_t, 0, Eigen::RowMajor> maxval = max_vals.maximum(); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> subtract(max_vals.dimensions()); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> divide(max_vals.dimensions()); subtract.setConstant(minval.data()[0]); divide.setConstant(maxval.data()[0]); max_vals = max_vals - subtract; Eigen::Tensor<float, 2, Eigen::RowMajor> output_tensor = max_vals.cast<float>().binaryExpr(divide, [](float x, uint8_t y){ if(0 == y) return (float)0.0; return (float)(x/y); }); return (output_tensor*(float)255.0).cast<uint8_t>(); }

这段代码实现了一个名为map_data的函数，使用Eigen库，返回一个二维uint8_t类型的张量。该函数有两个参数：一个三维uint8_t类型的张量data_map和一个整数类型的axis_num，表示需要保留的维度编号。函数的作用是将data_map张量的第axis_num维度切片，然后将所有切片按行依次连接形成一个二维行优先存储的张量，并对该张量进行归一化操作。

具体实现细节如下：

1. 使用maximum函数获取data_map张量的第axis_num维度上的最大值，返回一个二维uint8_t类型的张量max_vals。

2. 使用minimum函数获取max_vals张量中的最小值，并将其存储在一个零维uint8_t类型的张量minval中。

3. 使用maximum函数获取max_vals张量中的最大值，并将其存储在一个零维uint8_t类型的张量maxval中。

4. 定义两个二维uint8_t类型的张量subtract和divide，分别用于存储与minval和maxval相同大小的常数矩阵。使用setConstant函数将subtract和divide分别初始化为minval和maxval的值。

5. 通过减法操作将max_vals中的每个元素都减去minval的值，得到一个新的二维uint8_t类型的张量max_vals。

6. 使用binaryExpr函数将max_vals和divide进行二元运算，函数中的lambda表达式用于处理0除以任何数的情况，避免出现除0错误。将结果存储在一个二维float类型的张量output_tensor中。

7. 将output_tensor中的元素乘以255，然后将结果转换为uint8_t类型，最后返回这个张量。

总的来说，这段代码的功能是将三维uint8_t类型的张量data_map按照指定维度切片后，对每个切片的像素值进行归一化操作，最终返回一个二维uint8_t类型的张量。