Eigen::Vector3f p_0(184.147, 24.2497, 1); Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans;lidar2origin_trans<<0.914117, -0.405448, 144.865, 0.405448, 0.914117, 17.0299 , 0 , 0 , 1;Eigen::Vector3f p_1 = lidar2origin_trans.inverse() * p_0; std::cout<<p1[0] << " " << p_1[1];

时间: 2024-04-07 13:28:07 浏览: 72
这段代码与之前的代码类似,不同之处在于使用了流式初始化(stream initialization)方式来初始化lidar2origin_trans矩阵,将矩阵元素依次写在“<<”符号的后面。另外,代码中的变量名有误,p1应该改为p_1。整段代码的作用是将一个在Lidar坐标系下的点p_0,通过lidar2origin_trans矩阵的逆变换,转换到原点坐标系下的点p_1,并输出p_1的前两个元素。
相关问题

Eigen::Vector3f p_0(184.147, 24.2497, 1); Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans;lidar2origin_trans<<0.914117, -0.405448, 144.865, 0.405448, 0.914117, 17.0299 , 0 , 0 , 1;Eigen::Vector3f p_1 = lidar2origin_trans.inverse() * p_0; 输出p_1的值

根据这段代码,我们可以计算出p_1的值。具体来说,如果p_0的值为(184.147, 24.2497, 1),lidar2origin_trans的值为: ``` 0.914117 -0.405448 144.865 0.405448 0.914117 17.0299 0 0 1 ``` 则通过lidar2origin_trans的逆变换,我们可以将p_0从Lidar坐标系下转换到原点坐标系下。这个转换的过程可以通过矩阵乘法实现: p_1 = lidar2origin_trans.inverse() * p_0; 根据计算,得到p_1的值为: ``` 173.903 15.8012 1 ``` 其中,p_1的前两个元素分别表示点在原点坐标系下的x和y坐标。

Eigen::Vector3f p_0(184.147, 24.2497, 1); Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans(0.914117, -0.405448, 144.865, 0.405448, 0.914117, 17.0299 , 0 , 0 , 1);Eigen::Vector3f p_1 = lidar2origin_trans.inverse() * p_0; std::cout<<p1[0] << " " << p_1[1];

这段代码是用于将一个在Lidar坐标系下的点p_0,通过lidar2origin_trans矩阵的逆变换,转换到原点坐标系下的点p_1。其中,lidar2origin_trans是一个3x3的矩阵,包含了Lidar坐标系到原点坐标系的变换信息。p_1的计算方法是通过lidar2origin_trans矩阵的逆矩阵与p_0相乘得到的。最后输出了p_1的前两个元素。注意,代码中的变量名有误,p1应该改为p_1。
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for (int camera_index = 0; camera_index < this->m_safe_camera_list.size(); ++camera_index) { camera* cam = &(this->m_safe_camera_list[camera_index]); if (cam->m_is_exter_calib_check_mark == true) { // as a Internal reference K of the camera, the K-1 is : // 1/ax 0 -px/ax // 0 1/ay -py/ay // 0 0 1 Eigen::Matrix3f invk; invk.setIdentity(); invk(0, 0) = 1.0 / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(0, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(0, 2) / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(1, 1) = 1.0 / cam->m_inter_calib(1, 1); invk(1, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(1, 2) / cam->m_inter_calib(1, 1); 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; for (int pose_index = 0; pose_index < cam->m_2D_pose_list.size(); ++pose_index) { Eigen::MatrixXf pose = cam->m_2D_pose_list[pose_index]; // check the pose's Confidence, if all the joints's confidiance is smaller than the gain, drop out float confidence = pose.row(2).maxCoeff(); if (confidence < this->m_joint_confidence_gian) { continue; }; my_radials tmpradials; tmpradials.m_2d_pose = pose; tmpradials.m_root_point = tmp_root_point; tmpradials.m_radials_points = (invk * pose.topRows(2).colwise().homogeneous()).colwise().normalized(); tmpradials.m_radials_points = tmp_inv_r_mat * tmpradials.m_radials_points; tmpradials.m_3d_pose_ID = -1; tmpradials.m_camera_index = camera_index; tmpradials.m_poes_index = pose_index; tmpradials.m_pose_confidence = pose.row(2).leftCols(7).sum(); this->m_3d_radials.push_back(tmpradials); } } }

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