std::vector<Vector2<Scalar>, Eigen::aligned_allocator<Vector2<Scalar>>> observations;
时间: 2024-04-27 14:21:32 浏览: 11
这是一个使用 Eigen 库中自定义内存分配器 `Eigen::aligned_allocator` 的 `std::vector` 容器。该容器存储了类型为 `Vector2<Scalar>` 的对象,它们使用了 `Eigen::aligned_allocator` 进行内存分配。
由于 `Eigen::aligned_allocator` 是一个对齐内存分配器,因此分配的内存按照特定的对齐方式进行对齐,从而提高内存访问效率。这对于需要频繁进行数学运算的应用程序来说是非常有用的。
通过将 `Eigen::aligned_allocator` 传递给 `std::vector`,可以确保该容器中的所有元素都使用了自定义的内存分配器,从而进一步提高代码的性能。
相关问题
template<typename Scalar> struct featureTrack { size_t feature_id{}; std::vector<Vector2<Scalar>, Eigen::aligned_allocator<Vector2<Scalar>>> observations; std::vector<size_t> cam_state_indices; // state_ids of cam states corresponding to observations bool initialized = false; Vector3<Scalar> p_f_G; };
这是一个模板类结构体 `featureTrack`,用于表示计算机视觉中的特征点轨迹。该结构体包含了五个成员变量:
- `feature_id`: 特征点的 ID。
- `observations`: 特征点在不同相机状态下的观测,类型为 `std::vector<Vector2<Scalar>, Eigen::aligned_allocator<Vector2<Scalar>>>`,其中 `Scalar` 是一个可替换的类型参数,用于指定向量的元素类型。
- `cam_state_indices`: 特征点在 `observations` 中对应的相机状态的 ID,类型为 `std::vector<size_t>`。
- `initialized`: 特征点轨迹是否已经初始化,类型为 `bool`。
- `p_f_G`: 特征点在世界坐标系下的位置,类型为 `Vector3<Scalar>`。
该结构体使用了 `Eigen::aligned_allocator` 进行内存分配,从而提高程序的性能,特别是对于需要频繁进行数学运算的应用程序。它提供了一种方便的方式来存储特征点的观测以及特征点在世界坐标系下的位置,并且可以方便地与相应的相机状态进行关联。
std::unique_ptr<flann::Index<flann::Hamming<Scalar> >>的用法c++
这是一个 C++ 中使用智能指针的例子,其中 unique_ptr 是一种智能指针,它可以自动管理动态分配的内存。flann::Index 是一个索引类,它可以用于快速搜索和匹配数据集。flann::Hamming 是一种距离度量方式,用于计算数据点之间的相似度。
具体用法如下:
首先,需要包含以下头文件:
```c++
#include <memory> // for std::unique_ptr
#include <flann/flann.hpp> // for flann::Index and flann::Hamming
```
然后,可以使用 unique_ptr 来动态分配 flann::Index 对象:
```c++
std::unique_ptr<flann::Index<flann::Hamming<Scalar>>> index;
index.reset(new flann::Index<flann::Hamming<Scalar>>(dataset, flann::LshIndexParams(12, 20, 2)));
```
其中,dataset 是一个数据集,flann::LshIndexParams 是一个参数类,用于配置索引的参数。这里使用了 LSH 算法,参数分别为哈希表的数量、哈希表的大小和最大距离误差。可以根据实际需求进行调整。
最后,可以使用索引对象进行搜索和匹配操作:
```c++
index->knnSearch(query, indices, dists, k, flann::SearchParams(checks));
```
其中,query 是查询点,indices 和 dists 分别存储返回的最近邻点的索引和距离,k 是最近邻点的数量,flann::SearchParams 是一个参数类,用于配置搜索的参数。这里使用了简单搜索,参数为最大检查次数。
需要注意的是,Scalar 是数据集中元素的类型,可以是 float、double 等。