首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Eigen::Ref<Mat<T>>的模板参数推导

是指在使用Eigen库中的Eigen::Ref类时,推导出Mat<T>的模板参数。

Eigen是一个C++模板库,用于线性代数运算。Eigen::Ref是Eigen库中的一个类模板,用于提供对现有数据的引用,而不进行数据的拷贝。Mat<T>是一个自定义的矩阵类模板。

在Eigen库中,使用Eigen::Ref<Mat<T>>可以将Mat<T>类型的矩阵作为参数传递给函数或方法,而不需要进行数据的拷贝。这样可以提高程序的效率和性能。

模板参数推导是指根据函数或方法的参数类型,推导出模板参数的具体类型。在Eigen::Ref<Mat<T>>中,模板参数推导可以根据传递给Eigen::Ref的参数类型来推导出Mat<T>的具体类型。

例如,如果将一个Mat<int>类型的矩阵作为参数传递给Eigen::Ref<Mat<T>>,则模板参数推导会推导出Mat<int>作为Mat<T>的具体类型。

Eigen::Ref<Mat<T>>的模板参数推导的优势在于可以方便地使用现有的矩阵类,并且避免了数据的拷贝,提高了程序的效率和性能。

应用场景:

  • 在进行线性代数运算时,需要传递矩阵参数给函数或方法,但又不希望进行数据的拷贝。
  • 在需要对大型矩阵进行操作时,使用Eigen::Ref<Mat<T>>可以避免不必要的内存开销。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云服务器(CVM):https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云数据库(TencentDB):https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云人工智能(AI):https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云物联网(IoT):https://cloud.tencent.com/product/iot
  • 腾讯云移动开发(Mobile):https://cloud.tencent.com/product/mobile
  • 腾讯云存储(COS):https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云区块链(Blockchain):https://cloud.tencent.com/product/baas
  • 腾讯云元宇宙(Metaverse):https://cloud.tencent.com/product/metaverse

请注意,以上链接仅为示例,实际使用时请根据具体需求选择适合的腾讯云产品。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

OpenCV实现SfM(四):Bundle Adjustment

在上一篇文章中,成功将三维重建扩展到了任意数量的图像,但是,随着图像的增多,累计误差会越来越大,从而影响最终的重建效果。要解决这个问题,需要用到Bundle Adjustment(下文简称BA)。 BA本质上是一个非线性优化算法,先来看看它的原型 min ⁡ x ∑ i ρ i ( ∣ ∣ f i ( x i 1 , x i 2 , . . . , x i k ) ∣ ∣ 2 ) \min_x \sum_i{\rho_i(||f_i(x_{i1}, x_{i2}, …, x_{ik})||^2)} xmin​i∑​ρi​(∣∣fi​(xi1​,xi2​,...,xik​)∣∣2) 其中 x x x是我们需要优化的参数, f f f一般称为代价函数(Cost Function), ρ \rho ρ为损失函数(Loss Function)。其中 f f f的返回值可能是一个向量,因此总的代价取该向量的2-范数。 对于三维重建中的BA,代价函数往往是反向投影误差,比如我们需要优化的参数有相机的内参(焦距、光心、畸变等)、外参(旋转和平移)以及点云,设图像 i i i的内参为 K i K_i Ki​,外参为 R i R_i Ri​和 T i T_i Ti​,点云中某一点的坐标为 P j P_j Pj​,该点在 i i i图像中的像素坐标为 p j i p_j^i pji​,则可以写出反向投影误差 f ( K i , R i , T i , P j ) = π ( K i [ R i T i ] P j ) − p j i f(K_i, R_i, T_i, P_j)=\pi(K_i[R_i\ \ T_i]P_j) – p_j^i f(Ki​,Ri​,Ti​,Pj​)=π(Ki​[Ri​ Ti​]Pj​)−pji​ 上式中的 P j P_j Pj​和 p j i p_j^i pji​均为齐次坐标,其中 π \pi π为投影函数,有 π ( p ) = ( p x / p z , p y / p z , 1 ) \pi(p)=(p_x/p_z,\ p_y/p_z,\ 1) π(p)=(px​/pz​, py​/pz​, 1). 而损失函数 ρ \rho ρ的目的是为了增强算法的鲁棒性,使得算法不易受离群点(Outliers)的影响,常见的有Huber函数、Tukey函数等,这些函数的图像如下

02

Bundle Adjustment原理及应用

虽然现在的轮子很多,但我们在使用过程中会碰到很多问题,而我们经常不知道从哪里下手,说明轮子不是你造的你不熟悉。因此我们不仅要重复造轮子,还要好好造,深入造,才能用好轮子,把轮子转化成自身的力量。同样的道理适用于这篇文章。虽然网上BA的资料无穷无尽,但我们还是要好好深入理解其原理,并且一定要通过实践才能懂得其中原理。在“第一届SLAM论坛”中沈劭劼老师的发言中,他提到团队的成员都要手写BA,既然大佬都这么做,我们就照做吧。这篇文章是我手写BA的笔记,主要从原理推导入手,把公式都写一遍,然后通过g2o、ceres和eigen三种方式来编程实现,以便加深对BA的理解。

01
领券