// from ground points to undistorted points via Homography cv::Mat undistorted_points = cv::Mat::ones(3, rows * cols, CV_64FC1); undistorted_points = H.inv() * ground_points; // 由单应性矩阵获取矫正图上的点

这段代码是用于将地面坐标系下的点云矩阵 `ground_points` 转换为畸变校正后的图像坐标系下的点云矩阵 `undistorted_points`。具体来说，该代码首先创建一个与 `ground_points` 矩阵大小相同的矩阵 `undistorted_points`，并将其所有元素初始化为 1，数据类型为 CV_64FC1（即 64 位单通道浮点数）。

然后，通过计算地面坐标系到畸变校正后的图像坐标系的变换矩阵的逆矩阵 `H.inv()`，将地面坐标系下的点云矩阵 `ground_points` 转换为畸变校正后的图像坐标系下的点云矩阵 `undistorted_points`。该转换同样通过矩阵乘法实现，即 `undistorted_points = H.inv() * ground_points`。

需要注意的是，由于 `ground_points` 和 `undistorted_points` 矩阵均为 3x(rows*cols) 的矩阵，因此它们可以在矩阵乘法中相乘。此外，由于 `H.inv()`、`ground_points` 和 `undistorted_points` 矩阵中的数据类型均为双精度浮点数，因此在计算矩阵乘法时不会产生数据类型转换的问题。

相关问题

cv::fisheye::initUndistortRectifyMap(K, D, cv::Mat(), K, image.size(), CV_16SC2, undistorted_map[0], undistorted_map[1]); K.convertTo(K, CV_32F); r.convertTo(r, CV_32F); t.convertTo(t, CV_32F); cv::Rodrigues(r, R);

这段代码是使用OpenCV的鱼眼相机模型对图像进行去畸变和校正的过程，具体的步骤如下：

1. 输入相机内参矩阵K和畸变系数D，以及图像大小image.size()，初始化一个空的输出映射表undistorted_map。

2. 将矩阵K和旋转向量r转换为CV_32F类型，以便后续计算。

3. 将旋转向量r转换为旋转矩阵R，通过cv::Rodrigues函数实现。

4. 按照鱼眼相机模型计算出校正变换矩阵P，包括旋转矩阵R、平移向量t和新的内参矩阵K。

5. 调用cv::fisheye::initUndistortRectifyMap函数，计算出去畸变和校正的映射表undistorted_map。

6. 最终得到的undistorted_map[0]和undistorted_map[1]分别表示像素点在去畸变和校正后的图像中的新的x、y坐标。

注意，这段代码中使用的是CV_16SC2类型的映射表，表示每个像素点的坐标是一个short类型的x、y值，这种类型的映射表可以在图像处理中提高计算速度。

分析这段代码的作用：<launch> <!-- set to value="gdbserver localhost:10000" for remote debugging --> <arg name="launch_prefix" default="" /> <!-- configure camera input --> <arg name="camera_name" default="mynteye" /> <arg name="image_topic" default="image_rect" /> <arg name="queue_size" default="1" /> <arg name="svo_file" default="" /> <!-- <arg name="svo_file" default="path/to/svo/file.svo"> --> <arg name="stream" default="" /> <!-- <arg name="stream" default="<ip_address>:<port>"> --> <!-- 相机名称 --> <arg name="camera_model" default="mynteye" /> <!-- 已经启动了所有的mynteye节点 --> <include file="$(find mynteye_wrapper_d)/launch/mynteye.launch"/> <!-- <node pkg="apriltag_ros" type="undersort_image_node" output="screen"> --> <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" args="-d $(find mynteye_wrapper_d)/rviz/mynteye_withTags.rviz" output="screen"/> <!-- apriltag_ros continuous detection node --> <node pkg="apriltag_ros" type="apriltag_ros_continuous_node" name="apriltag_ros_continuous_node" clear_params="true" output="screen" launch-prefix="$(arg launch_prefix)"> <!-- Remap topics from those used in code to those on the ROS network --> <!-- 相机节点 --> <remap from="image_rect" to="/undistorted_image"/> <!-- <remap from="image_rect" to="//mynteye/left/image_color"/> --> <remap from="camera_info" to="/mynteye/left/camera_info" /> <param name="publish_tag_detections_image" type="bool" value="true" /><!-- default: false --> <param name="queue_size" type="int" value="$(arg queue_size)" /> <!-- load parameters (incl. tag family, tags, etc.) --> <rosparam command="load" file="$(find apriltag_ros)/config/settings.yaml"/> <rosparam command="load" file="$(find apriltag_ros)/config/tags.yaml"/> </node> </launch>

这是一个 ROS Launch 文件，用于启动一个包含 Mynteye 相机和 AprilTags 检测节点的 ROS 节点组。具体来说，这个文件做了以下几件事情：

1. 设置了一个名为 `launch_prefix` 的参数，用于在启动节点时添加前缀命令，比如 `gdbserver localhost:10000` 用于远程调试。

2. 设置了一些相机相关的参数，包括相机名称、图像话题、队列大小等。

3. 包含了 `mynteye.launch` 文件，启动了 Mynteye 相机的 ROS 节点。

4. 启动了一个 RViz 节点，用于可视化相机图像和 AprilTags 检测结果。

5. 启动了一个 `apriltag_ros_continuous_node` 节点，用于连续地检测相机图像中的 AprilTags。这个节点通过 `remap` 将相机节点发布的图像话题和相机信息话题映射到自己的输入话题，加载了一些参数文件，包括 AprilTags 的配置和标签信息，以及一些参数，如队列大小和是否发布检测结果图像等。