对于粒子 p(xp,yp,θp)p(xp,yp,θp)，下角标 pp 表示粒子，我们直接给出从 lmrk(xc,yc)lmrk(xc,yc) 到 lmrk(xm,ym)lmrk(xm,ym...::vector &lmrks_obs, const Eigen::Vector3d...::vector &lmrks_within_range, std::vectorEigen::VectorXi N_k1(N); // step1: deterministic copy sampling for (size_t i = 0; i Eigen::Vector3d The final estimated state of system. */ inline Eigen::Vector3d EstimateState
int numberOfFluidModels = static_castunsigned int>(fluidIDs.size()); std::vectorstd::vectorVector3r...::mapstd::string, unsigned int> &fluidIDs, std::vectorstd::vectorVector3r>> &fluidParticles, std::...::vectorEigen::Vector2i> cells; cells.reserve(numParticles); unsigned int nodes_per_cell_swapped...::AlignedBox3d(Eigen::Vector3d::Constant(-supportRadius), Eigen::Vector3d::Constant(supportRadius));...::AlignedBox3d(Eigen::Vector3d::Constant(-supportRadius), Eigen::Vector3d::Constant(supportRadius));
Eigen是一个高层次的C ++库，有效支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。Eigen是一个开源库，从3.1.1版本开始遵从MPL2许可。..._INCLUDE_DIR}) 1.3 版本查看 终端输入命令： tac /usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/util/Macros.h # tac表示从文本的后面往前输出...; typedef Matrix VectorXi; typedef Array ArrayXXf typedef.../Dense> using namespace Eigen; using namespace std; int main() { Vector3d v(1,2,3); Vector3d w(0,1,2...Eigen中最常用的块操作是block()方法，共有两个版本 索引从0开始。两个版本都可用于固定尺寸或者动态尺寸的矩阵和数组。
points3d_2_, points2d_3,R,t)来求解Tcw3，points3d_2_ （世界坐标系）肯定不是 points3d_2(相机坐标系)，所以在第一种情形你就应该提前将points3d_2 从它所在的相机坐标系映射到世界坐标系...::vector& keypoints_1, 25 std::vector& keypoints_2, 26 std::vector& matches...>(0, 0), r.at(1, 0), r.at(2, 0)); 101 Eigen::Vector3d trans(t.at(0, 0), t.atvector& keypoints_1, 132 std::vector& keypoints_2, 133 std::vector& matches...::Vector2d(p.x, p.y)); 256 edge->setParameterId(0, 0); 257 edge->setInformation(Eigen::Matrix2d::Identity
2.点云：当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。...::Affine3f& viewer_pose) { Eigen::Vector3f pos_vector = viewer_pose * Eigen::Vector3f(0, 0, 0); Eigen...::Vector3f look_at_vector = viewer_pose.rotation () * Eigen::Vector3f(0, 0, 1) + pos_vector; Eigen::...Vector3f up_vector = viewer_pose.rotation () * Eigen::Vector3f(0, -1, 0); viewer.setCameraPosition (...::Affine3f scene_sensor_pose (Eigen::Affine3f::Identity ()); //申明传感器的位置是一个4*4的仿射变换 std::vector<int
::Affine3f& viewer_pose)//setViewerPose { Eigen::Vector3f pos_vector = viewer_pose * Eigen::Vector3f...(0, 0, 0); Eigen::Vector3f look_at_vector = viewer_pose.rotation () * Eigen::Vector3f (0, 0, 1) + pos_vector...; Eigen::Vector3f up_vector = viewer_pose.rotation () * Eigen::Vector3f (0, -1, 0); viewer.setCameraPosition...::Affine3f scene_sensor_pose (Eigen::Affine3f::Identity ()); std::vector pcd_filename_indices =...::vector keypoint_indices2; keypoint_indices2.resize (keypoint_indices.points.size ()); for (unsigned
::Affine3f& viewer_pose) //设置视口的位姿{ Eigen::Vector3f pos_vector = viewer_pose * Eigen::Vector3f (0,...0, 0); //视口的原点pos_vector Eigen::Vector3f look_at_vector = viewer_pose.rotation () * Eigen::Vector3f...(0, 0, 1) + pos_vector; //旋转+平移look_at_vector Eigen::Vector3f up_vector = viewer_pose.rotation ()...* Eigen::Vector3f (0, -1, 0); //up_vector viewer.setCameraPosition (pos_vector[0], pos_vector[1],...::Affine3f scene_sensor_pose (Eigen::Affine3f::Identity ()); std::vector pcd_filename_indices =
pcl::getMeanStd (const std::vector &values, double &mean, double &stddev) 同时计算给定点云数据的均值和标准方差...&max_pt, std::vector &indices) 在给定边界的情况下，获取一组位于框中的点 pcl::getMaxDistance (const pcl::PointCloud...const Eigen::Vector4f &pt, const Eigen::Vector4f &line_pt, const Eigen::Vector4f &line_dir) 获取点到线的平方距离...pcl::saveBinary (const Eigen::MatrixBase &matrix, std::ostream &file) 保存或者写矩阵到一个输出流中 pcl:...:loadBinary (Eigen::MatrixBase const &matrix, std::istream &file) 从输入流中读取矩阵 pcl::lineWithLineIntersection
Eigen是一个高层次的C ++库，有效支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。Eigen是一个开源库，从3.1.1版本开始遵从MPL2许可。...固定大小的矩阵和和向量 #include #include Eigen/Core> using namespace Eigen; using namespace std;...访问元素 Eigen支持以下的读/写元素语法： matrix(i,j); vector(i) vector[i] vector.x() // first coefficient vector.y() /.../Core> using namespace Eigen; using namespace std; int main(int, char *[]) { Vector3f x; x...std; int main(int, char *[]) { Vector3d md(1,2,3); Vector3f mf = md.cast(); cout <<
n); 获取向量尾部的n个元素：vector.tail(n); 获取从向量的第i个元素开始的n个元素：vector.segment(i,n); Map类：在已经存在的矩阵或向量中...矩阵的定义 Eigen::MatrixXd m(2, 2); Eigen::Vector3d vec3d; Eigen::Vector4d vec4d(1.0, 2.0, 3.0, 4.0); //2....矩阵相乘、矩阵向量相乘 std::cout std::endl std::endl; vec3d = Eigen::Vector3d(1, 2, 3); std::cout Eigen中遵循大家的习惯让矩阵、数组、向量的下标都是从0开始。...获取从向量的第i个元素开始的n个元素：vector.segment(i,n); 其用法可参考如下代码段： #include Eigen/Dense> #include <iostream
我们知道，存在某种计算图将 u1,…,un 映射到 vv。 举个例子，如果我们有 x + y = z，那么 (x,z)，(y,z)∈E。...从另一方面来说，这些顶点从自身到其他顶点并没有定向边界。同样的，输入源是 v∈V，∄e=(u,v)。 对于我们来说，我们总是把值放在输入源上，而值也将传播到汇点上。...); var(const MatrixXd&); var(op_type, const std::vector&); ... // Access...::vector& getChildren() const; std::vector getParents() const; ...private: //...op_type op; std::vector children; std::vectorstd::weak_ptr> parents;}; 在这里，我们使用了一个叫
本文将逐步展示如何使用C/C++从零构建一个多模态学习模型，涉及的数据预处理、特征提取、模态融合、模型训练与优化等具体实现步骤。 一、为什么使用C/C++实现多模态学习？...std::string> preprocessText(const std::string &textPath) { std::vectorstd::string> words; std...vector extractTextFeatures(const std::vectorstd::string> &words,...const std::unordered_mapstd::string, std::vector> &embeddings) { std::vector sentenceVector...代码示例： #include Eigen/Dense> #include vector> #include #include // 定义MLP中的单层 Eigen
// 同时，Eigen 通过 typedef 提供了许多内置类型，不过底层仍是Eigen::Matrix // 例如 Vector3d 实质上是 Eigen::Matrix，即三维向量 Eigen::Vector3d v_3d; // 这是一样的 Eigen::Matrix vd...头文件里面有这个push_back函数，在vector类中作用为在vector尾部加入一个数据。 ...nth_element仅排序第n个元素（从0开始索引），即将位置n（从0开始）的元素放在第n大的位置，处理完之后，默认排在它前面的元素都不比它大，排在它后面的元素都不比它小。 ...从两个函数的用途可以发现，容器调用resize()函数后，所有的空间都已经初始化了，所以可以直接访问。 而reserve()函数预分配出的空间没有被初始化，所以不可访问。
vector> diamondCorners; vector diamondIds; vectorvectorstd::endl; std::vector rvecs, tvecs; cv...坐标系到相机坐标系的 cv::Mat R; cv::Rodrigues(rvec,R); Eigen::Matrix3d R_eigen...; cv::cv2eigen(R,R_eigen); // Eigen中使用右乘的顺序, 因此ZYX对应的是012, 实际上这个编号跟乘法的顺序一致就可以了...(从左向右看的顺序) Eigen::Vector3d zyx_Euler_fromR = R_eigen.eulerAngles(0,1,2); if(show
// 输出所有系数 std::cout std::endl; // 输出虚部系数 std::cout std::endl;...Eigen::Vector3d v(1, 0, 0); Eigen::Vector3d v_rotated = q * v; std::cout << "(1,0,0) after...; Eigen::AngleAxisd rotation_vector = rotation_matrix; Eigen::AngleAxisd rotation_vector; rotation_vector.fromRotationMatrix...(w,x,y,z); 四元数转旋转向量 Eigen::AngleAxisd rotation_vector(quaternion); Eigen::AngleAxisd rotation_vector...中四元数、欧拉角、旋转矩阵、旋转向量 https://www.cnblogs.com/lovebay/p/11215028.html 4、视觉SLAM十四讲:从理论到实践 5、百度Apollo项目:
; using namespace cv; void find_feature_matches ( const Mat& img_1, const Mat& img_2, std::vector...& keypoints_1, std::vector& keypoints_2, std::vector& matches )....ptrunsigned short> (int ( keypoints_1[m.queryIdx].pt.y )) [ int ( keypoints_1[m.queryIdx].pt.x ) ];...ushortd = d1.ptrunsigned short>(int ( keypoints_1[m.queryIdx].pt.y )) [ int ( keypoints_1[m.queryIdx...::Vector2d ( p.x, p.y ) ); edge->setParameterId ( 0,0 ); edge->setInformation ( Eigen
vector> diamondCorners; vector diamondIds; vectorvector>...::cout std::endl; std::vector rvecs, tvecs; cv:...坐标系到相机坐标系的 cv::Mat R; cv::Rodrigues(rvec,R); Eigen::Matrix3d R_eigen...; cv::cv2eigen(R,R_eigen); // Eigen中使用右乘的顺序, 因此ZYX对应的是012, 实际上这个编号跟乘法的顺序一致就可以了(...从左向右看的顺序) Eigen::Vector3d zyx_Euler_fromR = R_eigen.eulerAngles(0,1,2); if(show
::Matrix3d W = Eigen::Matrix3d::Zero(); for ( int i=0; i<N; i++ ) { W += Eigen::Vector3d...::Matrix3d R_ = U* ( V.transpose() ); Eigen::Vector3d t_ = Eigen::Vector3d ( p1.x, p1.y, p1.z ) -...R_ * Eigen::Vector3d ( p2.x, p2.y, p2.z ); // convert to cv::Mat R = ( Mat_ ( 3,3 )...Vec3f(p2) / N); 这里定义了两个Point3f类的变量p1和p2，计算方式为对每组特征点的3d坐标进行加和并求平均，即计算每组特征点的“质心”，进而将每组3d点坐标变换为去质心3d坐标（从后面的程序中可以看到分别存为...Vector3d ( q1[i].x, q1[i].y, q1[i].z ) * Eigen::Vector3d ( q2[i].x, q2[i].y, q2[i].z ).transpose();
代码如下所示： inline matrix kabsch(const std::vectorvector> &src, const std::vectorvector> &dst)...::JacobiSVD> svd(cov, Eigen::ComputeFullU | Eigen::ComputeFullV); const matrix &U =...::tuplevector> umeyama(std::vectorvector> gt, std::vectorvector> in,...灰色轨迹为groundTruth.txt，彩色轨迹为slam.txt，从图中可以看出两条轨迹基本对齐，全局位姿误差(APE)rmse误差大概为5cm左右。...umeyama位姿结果及其他误差标准读者可以从界面获得。 SLAM标定系列文章 1. slam标定(三) vio系统 2. slam标定(二) 双目立体视觉 3. slam标定(一) 单目视觉
VertexSE3Expmap(); bool read(std::istream& is); bool write(std::ostream& os) const; virtual...Vector3>代表内部存储的待优化变量个数为3，存储格式为g2o::Vector3,不同于Eigen所定义的Vector3d或Vector3f。...在每个节点构造过程中，将其从1开始编号（求解器中的0号节点刚才已经给位姿节点了），并分别将特征点像素坐标与深度信息转换成一个Vector3d类的变量，通过setEstimate()输入进节点作为初始估计值...可以看出，Eigen::Vector3d与g2o::Vector3虽不是一类变量，但是可以直接进行运算。进而设置边缘化为true以便稀疏化求解，最后将这个节点point添加到求解器中去。...对应每个edge，同样给其赋予不同的id（这里同样是从index=1开始赋id的，是为了方便，从0开始亦可），同时按照边的构造顺序将这条边对应的0号节点设置为id为index的物体3d位置节点（方便在这了
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