// 转换成非齐次坐标 for (int i = 0; i < pts_4d.cols; i++) { Mat x = pts_4d.col(i); x /= x.at<float>(3, 0); // 归一化 Point3d p( x.at<float>(0, 0), x.at<float>(1, 0), x.at<float>(2, 0) );
时间: 2024-03-07 13:51:17 浏览: 151
这段代码的作用是将一个齐次坐标矩阵转换为非齐次坐标矩阵,即将每个点的坐标除以其第四个分量,同时将其转换为`cv::Point3d`类型。
具体来说,这段代码中的循环遍历了`pts_4d`矩阵的每一列,即每个齐次坐标。对于每个齐次坐标,我们首先使用`Mat`类的`col`函数获取其对应的列向量,并将其除以第四个分量,从而归一化坐标。然后,我们使用`Point3d`类的构造函数将其转换为一个三维点。
需要注意的是,这段代码假设输入的齐次坐标矩阵`pts_4d`的大小为4xN,其中N是点的数量。如果输入矩阵的大小不同,你需要根据实际情况进行修改。此外,这段代码中的除法操作可能会导致除以0的情况,因此你需要在使用之前确保第四个分量不为0。
相关问题
获取所有轮廓的首尾点,轮廓间首尾点的距离都小于阈值,将每两个距离最近的首尾点的轮廓连接起来 double minDist = DBL_MAX; Point2f p1, p2; for (int i = 0; i < Contours_points.size(); i++) { for (int j = i + 1; j < Contours_points.size(); j++) { double dist1 = norm(Contours_points[i].front() - Conto
我了解您的问题。您的代码片段中,您需要获取所有轮廓的首尾点,将每两个距离最近的首尾点的轮廓连接起来。在这里,您可以使用以下代码来获取每个轮廓的首尾点,并计算它们之间的距离:
```cpp
vector<Point2f> start_pts, end_pts;
vector<double> min_dists;
for (int i = 0; i < Contours_points.size(); i++) {
// 获取当前轮廓的首尾点
Point2f start_pt = Contours_points[i].front();
Point2f end_pt = Contours_points[i].back();
start_pts.push_back(start_pt);
end_pts.push_back(end_pt);
// 计算当前轮廓的首尾点与其他轮廓的首尾点之间的距离
for (int j = i + 1; j < Contours_points.size(); j++) {
double dist1 = norm(start_pt - start_pts[j]);
double dist2 = norm(start_pt - end_pts[j]);
double dist3 = norm(end_pt - start_pts[j]);
double dist4 = norm(end_pt - end_pts[j]);
double min_dist = min(min(dist1, dist2), min(dist3, dist4));
min_dists.push_back(min_dist);
}
}
```
然后,您可以使用以下代码来找到距离最近的首尾点,并将它们连接起来:
```cpp
// 找到距离最近的首尾点
double min_dist = DBL_MAX;
int min_start_idx, min_end_idx;
for (int i = 0; i < min_dists.size(); i++) {
if (min_dists[i] < min_dist) {
min_dist = min_dists[i];
min_start_idx = i / (Contours_points.size() - 1);
min_end_idx = i % (Contours_points.size() - 1);
if (min_end_idx >= min_start_idx) min_end_idx++;
}
}
// 将距离最近的首尾点连接起来
vector<Point> merged_contour;
merged_contour.insert(merged_contour.end(), Contours_points[min_start_idx].begin(), Contours_points[min_start_idx].end());
merged_contour.insert(merged_contour.end(), Contours_points[min_end_idx].rbegin(), Contours_points[min_end_idx].rend());
```
请注意,您需要在检查每个轮廓的首尾点之间的距离之前,确保它们之间的距离小于阈值。
pts_4d = torch.cat([points, points.new_ones(size=(num_points, 1))], dim=-1) pts_2d = pts_4d @ lidar2img_rt[view_idx].t() # pts_2d = pts_4d @ lidar2img_rt.t() pts_2d[:, 2] = torch.clamp(pts_2d[:, 2], min=1e-5) pts_2d[:, 0] /= pts_2d[:, 2] pts_2d[:, 1] /= pts_2d[:, 2]
这段代码是将点云数据从激光雷达坐标系转换到图像坐标系。首先,将点云数据的每个点的坐标添加一维1,变成4D张量。然后,将4D张量与激光雷达到图像的变换矩阵相乘,得到对应的2D点的坐标。这里注意到深度值可能为0或负数,因此使用 `clamp` 函数将深度值限制在一个较小的正数范围内。最后,将2D坐标的x、y坐标分别除以深度值,得到在图像上的真实位置。
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