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cv::Mat和eigen::vector3d的转换

时间: 2023-07-31 15:05:39 浏览: 128
可以使用Eigen库提供的Map函数实现cv::Mat和Eigen::Vector3d之间的转换。具体步骤如下： 1. 将cv::Mat转换为Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, 3, 1, Eigen::RowMajor>>对象： ``` cv::Mat mat = ...; // 3x1的列向量 Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, 3, 1, Eigen::RowMajor>> mat_eigen(mat.ptr<double>(), mat.rows, mat.cols); ``` 2. 将Eigen::Map对象转换为Eigen::Vector3d对象： ``` Eigen::Vector3d vec = mat_eigen; ``` 3. 将Eigen::Vector3d对象转换为cv::Mat对象： ``` cv::Mat mat2 = (cv::Mat_<double>(3,1) << vec(0), vec(1), vec(2)); ``` 注意：上述代码中使用了Eigen::RowMajor，这是因为cv::Mat默认使用的是行优先存储，而Eigen默认使用的是列优先存储，因此需要指定存储顺序。
相关问题

eigen::vector3d 转换为cv::Mat的函数

可以使用以下函数将Eigen::Vector3d转换为cv::Mat： ``` cv::Mat eigen2cv(const Eigen::Vector3d& eigen_vec) { cv::Mat cv_vec = (cv::Mat_<double>(3, 1) << eigen_vec[0], eigen_vec[1], eigen_vec[2]); return cv_vec; } ``` 该函数将Eigen::Vector3d类型的向量转换为3x1的cv::Mat类型的向量。

Eigen::Vector3f转换成cv::Mat

可以使用`cv::Mat`的构造函数将`Eigen::Vector3f`转换成`cv::Mat`，如下所示： ```cpp Eigen::Vector3f vec; // 假设已经给vec赋值 cv::Mat mat = cv::Mat(vec); ``` 此时得到的`mat`是一个3行1列的单通道浮点型矩阵，每个元素分别对应`vec`中的每个分量。如果需要得到一个单行或单列的矩阵，可以使用`cv::Mat`的`reshape()`函数进行转换，如下所示： ```cpp // 将3行1列的矩阵转换为3列1行的矩阵 cv::Mat mat_col = mat.reshape(1, 3); // 将3行1列的矩阵转换为1行3列的矩阵 cv::Mat mat_row = mat.reshape(1, 1); ``` 注意，`Eigen::Vector3f`和`cv::Mat`中的数据是按列存储的，因此在进行转换时需要注意维度的匹配。
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Eigen::Vector3f的变量转换为cv::Mat

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#include <opencv2/calib3d.hpp> #include <opencv.hpp> #include <string> #include <iostream> #include <Eigen/Dense> extern int img; // 头文件中声明 int img = 0; // 源文件中初始化 void calibrateCamera(const std::vector<std::string>& imagePaths, cv::Size boardSize, float squareSize) { std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imagePoints; std::vector<std::vector<cv::Point3f>> objectPoints; // 检测棋盘格角点 for (const auto& path : imagePaths) { cv::Mat img = cv::imread(path, cv::IMREAD_GRAYSCALE); std::vector<cv::Point2f> corners; bool found = cv::findChessboardCorners(img, boardSize, corners); if (found) { cv::cornerSubPix(img, corners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1), cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::COUNT, 30, 0.1)); imagePoints.push_back(corners); // 生成3D坐标 std::vector<cv::Point3f> obj; for (int i = 0; i < boardSize.height; ++i) for (int j = 0; j < boardSize.width; ++j) obj.emplace_back(j * squareSize, i * squareSize, 0); objectPoints.push_back(obj); } } // 标定并保存内参 cv::Mat cameraMatrix, distCoeffs; std::vector<cv::Mat> rvecs, tvecs; double rms = cv::calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, img.size(), cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs); cv::FileStorage fs("camera_params.yaml", cv::FileStorage::WRITE); fs << "camera_matrix" << cameraMatrix << "distortion_coefficients" << distCoeffs; }对上述代码定义img

总结一下，回答需要解释extern的作用，说明变量定义和初始化的方法，并指出可能的类型错误，建议使用cv::Mat处理图像数据。同时，根据用户提供的引用内容，引用[2]中的Mat src作为示例，说明正确的图像变量...

#include <rclcpp/rclcpp.hpp> #include <cv_bridge/cv_bridge.h> #include <image_transport/image_transport.hpp> #include <tf2_ros/transform_broadcaster.h> #include <geometry_msgs/msg/transform_stamped.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <Eigen/Dense> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/calib3d.hpp> #include <sensor_msgs/msg/image.hpp> #include <sensor_msgs/msg/camera_info.hpp> #include <tf2_geometry_msgs/tf2_geometry_msgs.hpp> // 装甲板实际尺寸（单位：米） const double ARMOR_WIDTH = 0.13; const double ARMOR_HEIGHT = 0.055; const double HALF_WIDTH = ARMOR_WIDTH / 2.0; const double HALF_HEIGHT = ARMOR_HEIGHT / 2.0; class ArmorDetector : public rclcpp::Node { public: ArmorDetector() : Node("armor_detector") { // 订阅图像话题（需根据实际话题名修改） image_sub_ = image_transport::create_subscription( this, "/camera/image_raw", std::bind(&ArmorDetector::imageCallback, this, std::placeholders::_1), "raw", rmw_qos_profile_sensor_data); // 发布处理后的图像 image_pub_ = image_transport::create_publisher(this, "armor_detection_result"); // TF广播器 tf_broadcaster_ = std::make_unique<tf2_ros::TransformBroadcaster>(*this); // 初始化相机内参（需根据实际相机标定修改） cv::camera_matrix_ = (cv::Mat_<double>(3, 3) << 1749.23969217601 0 711.302879207889 0 1748.77539275011 562.465887239595 0 0 1); cv::Mat dis=(cv::Mat_<double>(1,5)<<0.0 0.0 0.0 0.0 0.0); // 定义装甲板3D角点（中心为原点） object_points_ = { {-HALF_WIDTH, -HALF_HEIGHT, 0.0}, // 左下 {HALF_WIDTH, -HALF_HEIGHT, 0.0}, // 右下 {HALF_WIDTH, HALF_HEIGHT, 0.0}, // 右上 {-HALF_WIDTH, HALF_HEIGHT, 0.0} // 左上 }; } private: void imageCallback(const sensor_msgs::msg::Image::ConstSharedPtr& msg) { // 转换为OpenCV图像 void drawMyContours(std::string winName, cv::Mat &image, std::vector<std::vector<cv::Point>> contours); cv::Point2d re_projection( const Eigen::Vector3d& world_point, const Eigen::Matrix3d& camera_matrix ); cv::Point2d re_projection( const Eigen::Vector3d& world_point, const Eigen::Matrix3d& camera_matrix ); cv::Mat image1 = cv_bridge::toCvShare(msg, "bgr8")->image; cv::Mat binary,Gaussian,gray,kernal; kernal = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3)); cv::cvtColor(image1,gray,COLOR_BGR2GRAY); cv::threshold(gray,binary,120,255,0); cv::imshow("original3", binary); // cv::dilate(binary,binary,kernal); cv::erode(binary, binary, kernal); cv::imshow("dilated", binary); cv::waitKey(0); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours; // 存储所有轮廓（二维点集） std::vector<cv::Vec4i> hierarchy; // cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); // cv::Mat result = image1.clone(); cv::Mat result2 = image1.clone(); std::vector<RotatedRect> lightBarRects; for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { // 计算最小外接矩形 cv::RotatedRect minRect = cv::minAreaRect(contours[i]); lightBarRects.push_back(minRect); // 获取矩形的四个顶点 cv::Point2f vertices[4]; minRect.points(vertices); // 绘制最小外接矩形 for (int j = 0; j < 4; j++) { cv::line(result, vertices[j], vertices[(j+1)%4], cv::Scalar(0, 255, 0), 2); } cv::imshow("Armor Detection", result); cv::waitKey(0); std::vector<RotatedRect> armorRects; const double maxAngleDiff = 15.0; cv::Point2f vertices2[4]; for (size_t i = 0; i < lightBarRects.size(); i++) { for (size_t j = i + 1; j < lightBarRects.size(); j++) { RotatedRect bar1 = lightBarRects[i]; RotatedRect bar2 = lightBarRects[j]; // 简化角度计算：直接取旋转矩形的角度（OpenCV原生角度） float angle1 = fabs(bar1.angle); float angle2 = fabs(bar2.angle); // 计算角度差（简化角度转换，直接用原生角度差） double angleDiff = fabs(angle1 - angle2); // 仅通过角度差判断是否匹配 if (angleDiff < maxAngleDiff) { // 简化装甲板计算：直接用两灯条中心和尺寸构建 Point2f armorCenter = (bar1.center + bar2.center) / 2; float distance = norm(bar1.center - bar2.center); // 两灯条间距 Size2f armorSize(distance * 1.1, (bar1.size.height + bar2.size.height) / 2 * 1.2); float armorAngle = (bar1.angle + bar2.angle) / 2; // 平均角度 armorRects.push_back(RotatedRect(armorCenter, armorSize, armorAngle)); } } } for (auto& armor : armorRects) { armor.points(vertices2); for (int j = 0; j < 4; j++) { cv::line(result2, vertices2[j], vertices2[(j+1)%4], Scalar(0, 0, 255), 2); } imshow("hihi",result2); waitKey(0); } std::vector<cv::Point2f> vertices2_vec(vertices2, vertices2 + 4); std::vector<cv::Point3f>obj=std::vector<cv::Point3f>{ {-0.027555,0.675,0}, {-0.027555,-0.675,0}, {0.027555,-0.675,0}, {0.027555,0.675,0} }; cv::Mat rVec=cv::Mat::zeros(3,1,CV_64FC1); cv::Mat tVec=cv::Mat::zeros(3,1,CV_64FC1); cv::solvePnP(object_points_, image_points, camera_matrix_, dis,rvec, tvec, false, cv::SOLVEPNP_EPNP); cv::Mat R_cv; // OpenCV格式的旋转矩阵 cv::Rodrigues(rVec, R_cv); // 转换为Eigen矩阵 Eigen::Matrix3d R; for (int i = 0; i < 3; i++) for (int j = 0; j < 3; j++) R(i, j) = R_cv.at<double>(i, j); // 8. 将OpenCV的平移向量转换为Eigen向量 Eigen::Vector3d t; t << tVec.at<double>(0), tVec.at<double>(1), tVec.at<double>(2); // 9. 定义世界原点（装甲板中心） Eigen::Vector3d yuandian(0, 0, 0); // 世界坐标系下的点 // 10. 坐标变换：世界坐标 → 相机坐标 Eigen::Vector3d cameraPoint = R * yuandian + t; cout << "装甲板中心在相机坐标系下的坐标：" << endl; cout << "X: " << cameraPoint(0) << " mm" << endl; cout << "Y: " << cameraPoint(1) << " mm" << endl; cout << "Z: " << cameraPoint(2) << " mm" << endl; // 11. 计算相机坐标系原点到世界坐标系原点的距离 double distance = t.norm(); // 等价于 sqrt(tx*tx + ty*ty + tz*tz) std::cout << "\n相机坐标系原点到世界坐标系原点的距离：" << std::endl; std::cout << "distance = " << distance << " mm" << std::endl; // 12. 使用re_projection函数进行重投影 Eigen::Matrix3d M; for (int i = 0; i < 3; ++i) for (int j = 0; j < 3; ++j) M(i, j) = camera.at<double>(i, j); cv::Point2d centerPixel = re_projection(cameraPoint, M); std::cout << "\n重投影到图像上的像素坐标：" << std::endl; std::cout << "u: " << centerPixel.x << " 像素" << std::endl; std::cout << "v: " << centerPixel.y << " 像素" << std::endl; // 13. 可视化结果 Mat result3 = image.clone(); circle(result3, centerPixel, 8, Scalar(0, 255, 255), -1); // 绘制黄色中心点 putText(result3, cv::format("(%.1f, %.1f)", centerPixel.x, centerPixel.y), centerPixel + Point2d(10, -10), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, Scalar(0, 255, 255), 2); imshow("装甲板中心重投影", result3); waitKey(0); // 发布TF变换 publishTransform(rvec, tvec); } // 发布处理后的图像 auto result_msg = cv_bridge::CvImage(msg->header, "bgr8", image1).toImageMsg(); image_pub_.publish(result_msg); } catch (const cv_bridge::Exception& e) { RCLCPP_ERROR(this->get_logger(), "CV Bridge error: %s", e.what()); } } void publishTransform(const cv::Mat& rvec, const cv::Mat& tvec) { // 转换为tf2 Transform tf2::Transform transform; cv::Mat rotation_mat; cv::Rodrigues(rvec, rotation_mat); tf2::Matrix3x3 tf_rot( rotation_mat.at<double>(0,0), rotation_mat.at<double>(0,1), rotation_mat.at<double>(0,2), rotation_mat.at<double>(1,0), rotation_mat.at<double>(1,1), rotation_mat.at<double>(1,2), rotation_mat.at<double>(2,0), rotation_mat.at<double>(2,1), rotation_mat.at<double>(2,2)); transform.setBasis(tf_rot); transform.setOrigin(tf2::Vector3( tvec.at<double>(0), tvec.at<double>(1), tvec.at<double>(2))); // 创建TransformStamped消息 geometry_msgs::msg::TransformStamped tf_msg; tf_msg.header.stamp = this->now(); tf_msg.header.frame_id = "camera_frame"; tf_msg.child_frame_id = "armor_center"; tf_msg.transform = tf2::toMsg(transform); tf_broadcaster_->sendTransform(tf_msg); } }; int main(int argc,char** argv) { rclcpp::init(argc,argv); auto node = std::make_shared<AromorDector>(); rclcpp::spin(node); rclcpp::shutdown(); return 0; }

bool detectArmor(const cv::Mat & gray, std::vector<cv::Point2f> & image_points) { // 这里实现装甲板检测，例如： // 1. 二值化 // 2. 查找轮廓 // 3. 筛选轮廓（根据面积、长宽比等） // 4. 配对灯条...

按照我的要求给出不报错的代码，VS2019，PCL版本为1.10.1，给出完整代码，这些代码用于测量行李箱的长宽高，误差要在1cm以内，尽可能优化它，双目摄像头垂直在行李箱上方160cm左右，行李箱位于传送带上，在我给出的代码上进行二次开发 main： #include "gvCamera.h" #include <iostream> int main(int argc, char* argv[]) { std::cout << " **************************************** " << std::endl; std::cout << " ************** GV_D100 ***************** " << std::endl; std::cout << " **************************************** " << std::endl; std::shared_ptr<GvCamera> gvCamera = std::make_shared<GvCamera>(); bool irSwich = false; bool depthSwitch = true; bool rgbSwitch = true; bool alignDepthSwitch = false; gvCamera->setIRSwitch(irSwich); gvCamera->setDepthSwitch(depthSwitch); gvCamera->setRGBSwitch(rgbSwitch); if (alignDepthSwitch && depthSwitch) gvCamera->setDepthAlignSwitch(alignDepthSwitch); gvCamera->Preview3DCamera(); std::vector<float> calibData = gvCamera->getCalibrationParams(); std::cout << "Calibration Params : " << calibData[0] << " " << calibData[1] << " " << calibData[2] << " " << calibData[3] << std::endl; cv::Mat leftCameraMatrix = gvCamera->getLeftCameraMatrix(); std::cout << "leftCameraMatrix : " << leftCameraMatrix << std::endl; cv::Mat leftDistCoeffs = gvCamera->getLeftDistCoeffs(); std::cout << "leftDistCoeffs : " << leftDistCoeffs << std::endl; cv::Mat rightCameraMatrix = gvCamera->getRightCameraMatrix(); std::cout << "rightCameraMatrix : " << rightCameraMatrix << std::endl; cv::Mat rightDistCoeffs = gvCamera->getRightDistCoeffs(); std::cout << "rightDistCoeffs : " << rightDistCoeffs << std::endl; cv::Mat stereoRotation = gvCamera->getStereoRotation(); std::cout << "stereoRotation : " << stereoRotation << std::endl; cv::Mat stereoTranslation = gvCamera->getStereoTranslation(); std::cout << "stereoTranslation : " << stereoTranslation << std::endl; cv::Mat rgbCammeraMatrix = gvCamera->getRgbCameraMatrix(); std::cout << "rgbCameraMatrix : " << rgbCammeraMatrix << std::endl; cv::Mat rgbDistCoeffs = gvCamera->getRgbDistCoeffs(); std::cout << "rgbDistCoeffs : " << rgbDistCoeffs << std::endl; int waitTime = 0; while (true) { waitTime++; if (gvCamera->getIRSwitch()) { cv::Mat leftIr = gvCamera->getLeftIRImage(); cv::Mat rightIr = gvCamera->getRightIRImage(); if (!leftIr.empty()) cv::imshow("leftIr", leftIr); if (!rightIr.empty()) cv::imshow("rightIr", rightIr); } if (gvCamera->getDepthSwitch()) { cv::Mat depth = gvCamera->getDepthImage(); if (!depth.empty()) { //cv::imshow("depth", depth); cv::Mat nmt, colored; cv::convertScaleAbs(depth, nmt, 0.1); cv::applyColorMap(nmt, colored, cv::COLORMAP_JET); cv::imshow("depth ", colored); } } if (gvCamera->getRGBSwitch()) { cv::Mat rgb = gvCamera->getRgbImage(); if (!rgb.empty()) cv::imshow("rgb", rgb); if (waitTime > 5) { if (gvCamera->getDepthSwitch() && gvCamera->getRGBSwitch() && gvCamera->getDepthAlignSwitch()) { // 获取单通道的深度图 cv::Mat alignDepth = gvCamera->getAlignDepthImage(); if (!alignDepth.empty()) { cv::imshow("alignDepth", alignDepth); } cv::Mat alignColorDepth = gvCamera->getAlignColorDepthImage(); if (!alignColorDepth.empty()) cv::imshow("alignColorDepth", alignColorDepth); // 获取三通道的深度图 cv::Mat alignPointCloud = gvCamera->getAlinePointCloud(); if (!alignPointCloud.empty()) cv::imshow("alignPointCloud", alignPointCloud); } } } cv::waitKey(10); } return 0; } gvcamera.h: #include <dshow.h> #include "qedit.h" #include <vector> #include <functional> #include <Windows.h> #include <string> #include <iostream> #include <comutil.h> #include <atlstr.h> #include <opencv.hpp> #include <highgui.hpp> #include <iostream> #include "camera.hpp" #include <condition_variable> #include "VideoCapture.h" #include "SendDataByUSB.h" #include "depth2color.h" #pragma comment(lib, "strmiids") #pragma comment(lib, "comsupp.lib") #define IMAGE_W 640 #define IMAGE_H 400 class GvCamera { public: GvCamera(); ~GvCamera(); void Preview3DCamera(); void Stop3DCamera(); void initialVideo(); void processFrame(const unsigned char* buff, int len, VideoDevice* device); //void depth2RgbPointCloud(const cv::Mat& depthImage, const cv::Mat& color, const cv::Mat& cameraMatix, pcl::PointCloud::Ptr& pointcloud); //void depth2PointCloud(const cv::Mat& depthImage, const cv::Mat& cameraMatix, pcl::PointCloud::Ptr& pointcloud); //void ReadWriteConfig(bool bRead, bool bOpenRGB = false); bool ReadCameraCalibrationFactor(); bool ReadIR2IRCalibrationParams(); bool ReadIR2RGBCalibrationParams(); inline void setIRSwitch(bool showIR) { bShowIR = showIR; } inline bool getIRSwitch() { return bShowIR; } inline void setRGBSwitch(bool showRGB) { bShowRGB = showRGB; } inline bool getRGBSwitch() { return bShowRGB; }; inline void setDepthSwitch(bool showDepth) { bShowDepth = showDepth; } inline bool getDepthSwitch() { return bShowDepth; }; inline void setDepthAlignSwitch(bool showDepthAlign) { bShowDepthAlign = showDepthAlign; } inline bool getDepthAlignSwitch() { return bShowDepthAlign; }; //getImage inline cv::Mat getLeftIRImage() { std::lock_guard<std::mutex> lock(dataLock_); return leftIRImage_; }; inline cv::Mat getRightIRImage() { std::lock_guard<std::mutex> lock(dataLock_); return rightIRImage_; }; inline cv::Mat getDepthImage() { std::lock_guard<std::mutex> lock(dataLock_); return depthImage_; }; inline cv::Mat getAlignDepthImage() { std::lock_guard<std::mutex> lock(dataLock_); return alignDepthImage_; } inline cv::Mat getAlignColorDepthImage() { std::lock_guard<std::mutex> lock(dataLock_); return alignColorDepthImage_; } inline cv::Mat getRgbImage() { std::lock_guard<std::mutex> lock(dataLock_); return rgbImage_; }; inline cv::Mat getAlinePointCloud() { std::lock_guard<std::mutex> lock(dataLock_); return alignPointCloudImage_; } //get Depth params inline std::vector<float> getCalibrationParams() { return calibParams_; }; //get IR params inline cv::Mat getLeftCameraMatrix() { return leftCameraMatrix_; }; inline cv::Mat getLeftDistCoeffs() { return leftDistCoeffs_; }; inline cv::Mat getRightCameraMatrix() { return rightCameraMatrix_; }; inline cv::Mat getRightDistCoeffs() { return rightDistCoeffs_; }; inline cv::Mat getStereoRotation() { return stereoRotation_; }; inline cv::Mat getStereoTranslation() { return stereoTranslation_; }; //get rgb params inline cv::Mat getRgbCameraMatrix() { return rgbCameraMatrix_; }; inline cv::Mat getRgbDistCoeffs() { return rgbDistCoeffs_; }; private: Camera* m_pCamera; VideoCapture_HC* m_videoCapture; std::vector<float> calibParams_; bool m_bCloseAll = true; bool arr_bCloseWindows[4] = { false }; bool b_Find_Camera_Dev = true; bool bShowRGB; bool bShowIR; bool bShowDepth; bool bShowDepthAlign; bool dataReady_; // Image cv::Mat leftIRImage_; cv::Mat rightIRImage_; cv::Mat depthImage_; cv::Mat rgbImage_; cv::Mat alignDepthImage_; cv::Mat alignColorDepthImage_; cv::Mat alignPointCloudImage_; // params cv::Mat leftCameraMatrix_; cv::Mat leftDistCoeffs_; cv::Mat rightCameraMatrix_; cv::Mat rightDistCoeffs_; cv::Mat stereoRotation_; cv::Mat stereoTranslation_; cv::Mat rgbCameraMatrix_; cv::Mat rgbDistCoeffs_; //pcl::PointCloud::Ptr pointcloud_; //int pcdStartTime_; std::mutex cameraClock_; std::condition_variable cameraCond_; int nCurrent = 0x7f; CString strCameraSN; std::mutex dataLock_; gv::DepthAlignToColor depth2Color_; gv::DepthAlignToColor::Parameters d2cParams_; };

我们正在开发一个基于双目视觉的行李箱尺寸测量系统，使用VS2019和PCL1.10.1，要求误差小于1cm。我们将使用已有的GvCamera类来控制双目摄像头，垂直拍摄传送带上的行李箱。步骤：1.环境配置：确保VS2019、PCL1.10.1...

请帮我分下下面这段代码每个步骤的含义 #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Dense> #include <opencv2/core/eigen.hpp> #include <string> using namespace std; cv::Mat generate_fisheye_image(cv::Mat image, cv::Mat K, cv::Mat D, cv::Mat R_t_s); int main(int argc, char **argv) { Eigen::Matrix3d K_F,K_L,K_B,K_R; //Intrinsics K_B<<4.2315252270666946e+02, 0., 6.3518368429424913e+02, 0., 4.2176162080058998e+02, 5.4604808802459536e+02, 0., 0., 1.; K_F<<4.2150534803053478e+02, 0., 6.2939810031193633e+02, 0., 4.1999206255343978e+02, 5.3141472710260518e+02, 0., 0., 1.; K_L<<4.2086261221668570e+02, 0., 6.4086939039393337e+02, 0., 4.1949874063802940e+02, 5.3582096051915732e+02, 0., 0., 1.; K_R<<4.1961460580570463e+02, 0., 6.3432006841655129e+02, 0., 4.1850638109014426e+02, 5.3932313431747673e+02, 0., 0., 1.; //Distortion Eigen::Vector4d D_F,D_L,D_B,D_R; D_B<<-6.8507324567971206e-02, 3.3128278165505034e-03, -3.8744468086803550e-03, 7.3376684970524460e-04; D_F<<-6.6585685927759056e-02, -4.8144285824610098e-04, -1.1930897697190990e-03, 1.6236147741932646e-04; D_L<<-6.5445414949742764e-02, -6.4817440226779821e-03, 4.6429370436962608e-03, -1.4763681169119418e-03; D_R<<-6.6993385910155065e-02, -5.1739781929103605e-03, 7.8595773802962888e-03, -4.2367990313813440e-03; cv::Mat KB,KF,KL,KR,DB,DF,DL,DR; cv::eigen2cv(K_B,KB); cv::eigen2cv(K_F,KF); cv::eigen2cv(K_L,KL); cv::eigen2cv(K_R,KR); cv::eigen2cv(D_B,DB); cv::eigen2cv(D_F,DF); cv::eigen2cv(D_L,DL); cv::eigen2cv(D_R,DR); vector<cv::Mat> R_t_s(9); vector<cv::Mat> K_s(4); vector<cv::Mat> D_s(4); K_s[0]=KB; K_s[1]=KF; K_s[2]=KL; K_s[3]=KR; D_s[0]=DB; D_s[1]=DF; D_s[2]=DL; D_s[3]=DR; // The range of disturbance on R and t double ts[9]={-0.2,-0.15,-0.1,-0.05,0,0.05,0.1,0.15,0.2};

例如，当代码使用cv::Mat或Eigen::Matrix时，需要说明两者的区别和转换的必要性。用户提到的OpenCV的Mat和Eigen的Matrix之间的转换函数是cv2eigen和eigen2cv，这可能来自引用2。 接下来，矩阵初始化部分，比如...

对下述伪代码进行算法分析： void buildUndistortMaps() { for (int v = 0; v < height_; v++) { for (int u = 0; u < width_; u++) { // 步骤1: 通过内参反投影到归一化平面 Eigen::Vector3d ray = backProject(Eigen::Vector2d(u, v)); // 步骤2: 应用正向畸变模型 Eigen::Vector2d distorted(ray.x()/ray.z(), ray.y()/ray.z()); distortion_.distort(&distorted); // 步骤3: 投影回畸变图像坐标 Eigen::Vector2d src_pixel = project(distorted); mapX_(v, u) = src_pixel.x(); mapY_(v, u) = src_pixel.y(); } } }

Eigen::Vector3d ray = backProject(Eigen::Vector2d(u, v)); // 步骤2: 应用正向畸变模型 Eigen::Vector2d distorted(ray.x()/ray.z(), ray.y()/ray.z()); distortion_.distort(&distorted); // 步骤3: ...

void printStatistics(const Estimator &estimator, double t, Eigen::Vector3d ypr) { if (estimator.solver_flag != Estimator::SolverFlag::NON_LINEAR) return; // cerr<<"position: " << estimator.Ps[WINDOW_SIZE].transpose()<<endl; // cerr<<"orientation: " << estimator.Vs[WINDOW_SIZE].transpose()<<endl; // ROS_INFO_STREAM("position: " << estimator.Ps[WINDOW_SIZE].transpose()); // ROS_DEBUG_STREAM("orientation: " << estimator.Vs[WINDOW_SIZE].transpose()); for (int i = 0; i < NUM_OF_CAM; i++) { //ROS_DEBUG("calibration result for camera %d", i); cerr<<"extirnsic tic: " << estimator.tic[i].transpose()<< endl; ypr = Utility::R2ypr(estimator.ric[i]).transpose(); printf("\033[1;33m"); std::cout << "Yaw: " << ypr(0) << "°\n" << "Pitch: " << ypr(1) << "°\n" << "Roll: " << ypr(2) << "°" << std::endl; printf("\033[0m"); // ROS_DEBUG_STREAM("extirnsic tic: " << estimator.tic[i].transpose()); // ROS_DEBUG_STREAM("extrinsic ric: " << Utility::R2ypr(estimator.ric[i]).transpose()); // if (ESTIMATE_EXTRINSIC) if (true) { cv::FileStorage fs("./src/calibra_camera_imu/src/config/euroc/ex_calib_result.yaml", cv::FileStorage::WRITE); Eigen::Matrix3d eigen_R; Eigen::Vector3d eigen_T; eigen_R = estimator.ric[i]; eigen_T = estimator.tic[i]; cv::Mat cv_R, cv_T; cv::eigen2cv(eigen_R, cv_R); cv::eigen2cv(eigen_T, cv_T); fs << "extrinsicRotation" << cv_R << "extrinsicTranslation" << cv_T; fs << "yaw" << ypr(0) << "pitch" << ypr(1) << "roll" <<ypr(2); fs.release(); } // if (ypr != Eigen::Vector3d::Zero()) { // std::cerr << "Error: ypr has non-zero values! Values: " // << ypr.transpose() << std::endl; // exit(EXIT_FAILURE); // 退出程序，返回失败状态 // } } static double sum_of_time = 0; static int sum_of_calculation = 0; sum_of_time += t; sum_of_calculation++; printf("vo solver costs: %f ms\n", t); printf("average of time %f ms\n", sum_of_time / sum_of_calculation); // ROS_DEBUG("vo solver costs: %f ms", t); // ROS_DEBUG("average of time %f ms", sum_of_time / sum_of_calculation); sum_of_path += (estimator.Ps[WINDOW_SIZE] - last_path).norm(); last_path = estimator.Ps[WINDOW_SIZE]; printf("sum of path %f\n", sum_of_path); // ROS_DEBUG("sum of path %f", sum_of_path); }请解释这段代码

我们被要求解释函数voidprintStatistics(const Estimator &estimator, doublet,Eigen::Vector3d ypr)的功能和实现逻辑。但是，用户提供的引用中并没有直接给出这个函数的代码。因此，我们需要根据函数名和参数进行...

C++中使用多维向量，用cv::mat还是eigen

最后，需要给出具体的场景建议，比如计算机视觉用OpenCV，科学计算用Eigen，同时提到两者可以结合使用，比如用Eigen处理数据后转成cv::Mat进行图像显示。在C++中针对多维向量操作选择$cv::Mat$（OpenCV）或Eigen库，...

// // Created by goksu on 4/6/19. // #include <algorithm> #include "rasterizer.hpp" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <math.h> #include <stdexcept> rst::pos_buf_id rst::rasterizer::load_positions(const std::vector<Eigen::Vector3f> &positions) { auto id = get_next_id(); pos_buf.emplace(id, positions); return {id}; } rst::ind_buf_id rst::rasterizer::load_indices(const std::vector<Eigen::Vector3i> &indices) { auto id = get_next_id(); ind_buf.emplace(id, indices); return {id}; } // Bresenham's line drawing algorithm // Code taken from a stack overflow answer: https://stackoverflow.com/a/16405254 void rst::rasterizer::draw_line(Eigen::Vector3f begin, Eigen::Vector3f end) { auto x1 = begin.x(); auto y1 = begin.y(); auto x2 = end.x(); auto y2 = end.y(); Eigen::Vector3f line_color = {255, 255, 255}; int x,y,dx,dy,dx1,dy1,px,py,xe,ye,i; dx=x2-x1; dy=y2-y1; dx1=fabs(dx); dy1=fabs(dy); px=2*dy1-dx1; py=2*dx1-dy1; if(dy1<=dx1) { if(dx>=0) { x=x1; y=y1; xe=x2; } else { x=x2; y=y2; xe=x1; } Eigen::Vector3f point = Eigen::Vector3f(x, y, 1.0f); set_pixel(point,line_color); for(i=0;x<xe;i++) { x=x+1; if(px<0) { px=px+2*dy1; } else { if((dx<0 && dy<0) || (dx>0 && dy>0)) { y=y+1; } else { y=y-1; } px=px+2*(dy1-dx1); } // delay(0); Eigen::Vector3f point = Eigen::Vector3f(x, y, 1.0f); set_pixel(point,line_color); } } else { if(dy>=0) { x=x1; y=y1; ye=y2; } else { x=x2; y=y2; ye=y1; } Eigen::Vector3f point = Eigen::Vector3f(x, y, 1.0f); set_pixel(point,line_color); for(i=0;y<ye;i++) { y=y+1; if(py<=0) { py=py+2*dx1; } else { if((dx<0 && dy<0) || (dx>0 && dy>0)) { x=x+1; } else { x=x-1; } py=py+2*(dx1-dy1); } // delay(0); Eigen::Vector3f point = Eigen::Vector3f(x, y, 1.0f); set_pixel(point,line_color); } } } auto to_vec4(const Eigen::Vector3f& v3, float w = 1.0f) { return Vector4f(v3.x(), v3.y(), v3.z(), w); } void rst::rasterizer::draw(rst::pos_buf_id pos_buffer, rst::ind_buf_id ind_buffer, rst::Primitive type) { if (type != rst::Primitive::Triangle) { throw std::runtime_error("Drawing primitives other than triangle is not implemented yet!"); } auto& buf = pos_buf[pos_buffer.pos_id]; auto& ind = ind_buf[ind_buffer.ind_id]; float f1 = (100 - 0.1) / 2.0; float f2 = (100 + 0.1) / 2.0; Eigen::Matrix4f mvp = projection * view * model; for (auto& i : ind) { Triangle t; Eigen::Vector4f v[] = { mvp * to_vec4(buf[i[0]], 1.0f), mvp * to_vec4(buf[i[1]], 1.0f), mvp * to_vec4(buf[i[2]], 1.0f) }; for (auto& vec : v) { vec /= vec.w(); } for (auto & vert : v) { vert.x() = 0.5*width*(vert.x()+1.0); vert.y() = 0.5*height*(vert.y()+1.0); vert.z() = vert.z() * f1 + f2; } for (int i = 0; i < 3; ++i) { t.setVertex(i, v[i].head<3>()); t.setVertex(i, v[i].head<3>()); t.setVertex(i, v[i].head<3>()); } t.setColor(0, 255.0, 0.0, 0.0); t.setColor(1, 0.0 ,255.0, 0.0); t.setColor(2, 0.0 , 0.0,255.0); rasterize_wireframe(t); } } void rst::rasterizer::rasterize_wireframe(const Triangle& t) { draw_line(t.c(), t.a()); draw_line(t.c(), t.b()); draw_line(t.b(), t.a()); } void rst::rasterizer::set_model(const Eigen::Matrix4f& m) { model = m; } void rst::rasterizer::set_view(const Eigen::Matrix4f& v) { view = v; } void rst::rasterizer::set_projection(const Eigen::Matrix4f& p) { projection = p; } void rst::rasterizer::clear(rst::Buffers buff) { if ((buff & rst::Buffers::Color) == rst::Buffers::Color) { std::fill(frame_buf.begin(), frame_buf.end(), Eigen::Vector3f{0, 0, 0}); } if ((buff & rst::Buffers::Depth) == rst::Buffers::Depth) { std::fill(depth_buf.begin(), depth_buf.end(), std::numeric_limits<float>::infinity()); } } rst::rasterizer::rasterizer(int w, int h) : width(w), height(h) { frame_buf.resize(w * h); depth_buf.resize(w * h); } int rst::rasterizer::get_index(int x, int y) { return (height-y)*width + x; } void rst::rasterizer::set_pixel(const Eigen::Vector3f& point, const Eigen::Vector3f& color) { //old index: auto ind = point.y() + point.x() * width; if (point.x() < 0 || point.x() >= width || point.y() < 0 || point.y() >= height) return; auto ind = (height-1-point.y())*width + point.x(); frame_buf[ind] = color; } 代码实现了把屏幕坐标系填满像素RGB值，但是我没有看到绘制屏幕的具体函数啊 } } } 而且这个在设置

cv::Mat image(height, width, CV_32FC3, frame_buf.data()); cv::imshow("image", image); cv::waitKey(0); 4. **其他注意点**： - 帧缓冲区frame_buf是一个一维数组，大小为width*height，每个元素...

Eigen::VectorXd ellipseParams = mat.bdcSvd(Eigen::ComputeThinU | Eigen::ComputeThinV).solve(vec);

根据用户的问题，用户想使用Eigen库对向量形式的椭圆参数进行SVD求解。具体来说，用户希望使用Eigen库中的VectorXd类型，并通过奇异值分解...该方法适用于散点数据拟合椭圆，在计算机视觉和几何处理中广泛应用[^1]。

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CISP标准课件V4.2：信息安全与系统保障全面指南

在详细阐述CISP课件V4.2标准版的知识点之前，我们首先需要明确几个概念。首先，“CISP”指的是“Certified Information Security Professional”（注册信息安全专业人员），这是一个在信息安全领域内认可的专业认证资格。而“CISE”和“CISO”则是指信息安全工程师（Certified Information Security Engineer）和信息安全官（Certified Information Security Officer）的认证，它们都属于CISP的范畴。此外，“CISM”指的是“Certified Information Security Manager”（注册信息安全经理），这是另一个与CISP相关的信息安全专业认证。 根据给出的标题和描述，这份CISP课件V4.2标准版是针对上述信息安全相关认证的教材和学习资源，涵盖了信息安全领域中各类专业人士需要掌握的核心知识。课件的内容体系是以模块化的方式组织的，包括知识域、知识子域和知识点三个层次。具体地，以下是对这份课件中提及的知识点的详细解释： 1. 知识体系模块化结构 - 知识体系：指的是课件内容的整体框架，它将复杂的信息安全知识划分成不同的模块，便于学习者理解和记忆。 - 知识域：指的是整个信息安全领域内的一大类知识主题，例如“信息安全保障”、“网络安全监管”等。 - 知识子域：是在知识域基础上细分出来的子主题，它们构成了实现知识域目标的具体内容。 - 知识点：是在知识子域中进一步细分的小知识点，是学习者需要掌握的基础内容。 2. 知识点掌握程度分类 - 了解：这是基础层级，学习者需要对知识点的基本概念和原理有所认识，但不涉及深层次的应用和分析。 - 理解：这个层次要求学习者不仅了解知识点的基础概念和原理，还能够深入理解其内容，并在此基础上进行判断和推理。 - 掌握：这是最高层级，学习者不仅要了解和理解知识点，还必须能够在实践中灵活运用所学知识，解决实际问题。 3. 知识体系结构涵盖的知识域 - 信息安全保障：涉及组织和机构在信息安全方面的整体策略和措施。 - 网络安全监管：关注如何监管和管理网络安全，以保障网络空间的安全性。 - 信息安全管理：包括信息资产保护、安全政策和程序的制定与实施等内容。 - 业务连续性：讨论如何确保组织在发生信息安全事件后的业务连续性和恢复。 - 安全工程与运营：涉及安全系统的设计、实施和运维管理。 - 安全评估：包括信息安全风险评估和审计等评估活动。 - 信息安全支撑技术：介绍支持信息安全的关键技术和工具。 - 物理与网络通信安全：讲述如何保护物理资产和网络通信不受威胁。 - 计算环境安全：涉及服务器、工作站和其他计算环境的安全保护。 - 软件安全开发：着重于在软件开发过程中如何实现安全性。 综上所述，CISP课件V4.2标准版是一份综合性的学习资源，旨在通过模块化和层次化的方式，帮助信息安全相关专业人士深入掌握信息安全领域的专业知识和技能。这份课件不仅适合作为教材和教学资源，还能够作为学习者自我提升和考核的知识依据。此外，这份课件的文件名称列表中只列出了一个文件名称“CISP课件V4.2标准版 20190214”，表明当前获取的资源是一个特定版本的压缩包文件。在实际使用中，需要解压这个文件以获取其中的教学内容和材料。
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BLE通信距离扩展技术：XN297_TO_BLE.zip解决方案与应用分享

# 摘要 随着无线通信技术的快速发展，蓝牙低能耗（BLE）技术因其低功耗和低成本特性在智能家居和健康监控设备中得到广泛应用。本文首先概述了BLE通信技术的工作原理及优势，并介绍了一个名为XN297_TO_BLE.zip的解决方案，该方案旨在扩展BLE的通信距离。接着，本文解析了该技术实现的关键技术点，包括硬件提升和软件优化措施，并通过实践应用案例展示
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古文文字识别 开源

<think>好的，我现在需要帮助用户寻找用于古文文字识别的开源项目或工具。用户提到了古文OCR或者古文字识别的开源库。首先，我应该回顾一下用户提供的引用内容，看看是否有相关的信息。 查看引用[1]，里面提到了PaddleOCR，指出其中英文双语教程文档完善，适合快速入手，并且有微信用户群答疑。虽然这里提到的是中英文，但可能PaddleOCR是否支持古文呢？需要进一步确认。接着引用[3]提到华为与高校、博物馆合作解决古文识别问题，特别是小篆等字体，但用户问的是开源项目，所以华为的可能不是开源的？不过这里可能可以推荐PaddleOCR，因为它被引用[1]提到，且用户可能可以调整模型来处理古文。