Eigen::Vector4f delta = surface_->points[indices[i_idx]].getVector4fMap () - central_point;

这段代码是使用 Eigen 库中的 Vector4f 类型定义了一个名为 delta 的变量，其值为 surface_->points[indices[i_idx]] 减去 central_point 所得到的 4 维向量。其中，surface_->points 是一个 PointCloud 或 PointCloud2 对象，indices 是一个整型数组，i_idx 是数组中的一个索引，表示当前处理的点的编号。getVector4fMap() 是 PointCloud 或 PointCloud2 类中的一个方法，用于将点的坐标转换为 Eigen::Map<Eigen::Vector4f> 类型，以方便使用 Eigen 库提供的矩阵运算功能。

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const Eigen::Vector4f& central_point = (*input_)[(*indices_)[index]].getVector4fMap ();

这行代码是在 C++ 中使用 Eigen 库定义了一个名为 central_point 的常量引用，它引用了一个四维向量，该向量存储在 input_ 指针所指向的对象中，而这个对象的索引是通过 indices_ 指针所指向的对象中的 index 变量来指定的。其中，getVector4fMap() 函数返回一个指向四维向量的指针，这个指针被解引用并赋值给了 central_point 引用。因为 central_point 是一个常量引用，所以它的值不能被修改。

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。