Eigen sparse 基本操作:构造 & 输出

#include <iostream>
#include "Eigen/Sparse"
int main()
{
	Eigen::SparseMatrix<float> m(3, 3);
	std::vector<Eigen::Triplet<float> > triple;
	for (int i = 0; i < 3; i++) {
		for (int j = 0; j < 3; j++) {
			triple.push_back(Eigen::Triplet<float>(i, j, 0.1));
		}
	}
	triple.push_back(Eigen::Triplet<float>(1, 1, 0.1));相同下标重复插入,则表示相加
	m.setFromTriplets(triple.begin(), triple.end());
	//std::cout << m << std::endl; //直接这样输出也是可以的
	for (int k = 0; k < m.outerSize(); ++k) {
		for (Eigen::SparseMatrix<float>::InnerIterator it(m, k); it; ++it)
		{
			//std::cout << it.row() << " " << it.col() << " : " << it.value() << std::endl;
			std::cout << it.value() << " ";
		}
		std::cout << std::endl;
	}
	return 0;
}

&lt;think&gt;好的,我现在需要处理用户关于PCL库中getMinMax3D函数重载的问题。用户提到所有重载都不接受3个实参,并给出了四个不同的函数签名。首先,我需要理解用户的问题是什么。用户可能在调用这些函数时传入了3个参数,但编译器报错说没有匹配的重载,所以用户想知道哪里出错了,或者如何正确使用这些函数。 首先,我要回忆一下PCL库中的getMinMax3D函数的作用。这个函数通常用于计算点云在3D空间中的最小和最大坐标值,即点云的包围盒。不同的重载版本可能适用于不同类型的点云数据(比如PCLPointCloud2和模板化的PointT类型),或者有不同的参数需求。 接下来,我需要仔细查看用户提供的四个函数签名,分析它们的参数列表: 1. 第一个版本: void getMinMax3D(const pcl::PCLPointCloud2ConstPtr &amp;cloud, int x_idx, int y_idx, int z_idx, Eigen::Vector4f &amp;min_pt, Eigen::Vector4f &amp;max_pt) 参数数量:6个(cloud, x_idx, y_idx, z_idx, min_pt, max_pt) 2. 第二个版本: void getMinMax3D(const pcl::PCLPointCloud2ConstPtr &amp;cloud, int x_idx, int y_idx, int z_idx, const std::string &amp;distance_field_name, float min_distance, float max_distance, Eigen::Vector4f &amp;min_pt, Eigen::Vector4f &amp;max_pt, bool limit_negative = false) 参数数量:10个,其中limit_negative有默认值,所以可能可以传9个参数。 3. 第三个版本(模板函数): template &lt;PointT&gt; void getMinMax3D(const typename pcl::PointCloud&lt;PointT&gt;::ConstPtr &amp;cloud, const std::string &amp;distance_field_name, float min_distance, float max_distance, Eigen::Vector4f &amp;min_pt, Eigen::Vector4f &amp;max_pt, bool limit_negative = false) 参数数量:7个,其中limit_negative有默认值,可能可以传6个。 4. 第四个版本(模板函数): template &lt;PointT&gt; void getMinMax3D(const typename pcl::PointCloud&lt;PointT&gt;::ConstPtr &amp;cloud, const std::vector&lt;int&gt; &amp;indices, const std::string &amp;distance_field_name, float min_distance, float max_distance, Eigen::Vector4f &amp;min_pt, Eigen::Vector4f &amp;max_pt, bool limit_negative = false) 参数数量:8个,limit_negative有默认值,可能传7个。 用户提到&ldquo;所有重载均不接受3个实参&rdquo;,说明他在调用时可能只传入了3个参数,比如cloud、min_pt、max_pt,但所有现有的重载都需要更多参数。比如第一个版本需要至少6个参数,而其他版本也需要更多的参数。 接下来,我需要思考用户可能的错误场景。例如,用户可能想简单地调用getMinMax3D(cloud, min_pt, max_pt),但发现没有这样的重载。这时,正确的做法是检查参数是否匹配现有重载,或者是否使用了正确的点云类型。 另外,可能用户在使用模板版本时没有正确实例化模板,或者传递的参数类型不匹配。例如,对于模板版本,可能需要显式指定PointT类型,或者确保点云类型是pcl::PointCloud&lt;PointT&gt;而不是PCLPointCloud2。 还需要注意不同版本之间的区别:前两个版本接受PCLPointCloud2类型的点云,后两个是模板化的,接受PointCloud&lt;PointT&gt;类型。参数中的x_idx, y_idx, z_idx可能用于指定坐标字段在点云中的索引,而distance_field_name可能用于距离过滤。 用户可能需要根据使用的点云类型选择合适的重载。例如,如果使用PCLPointCloud2,需要提供x、y、z的索引;如果使用PointXYZ类型的点云,可能需要使用模板版本,并且不需要索引,因为坐标字段是已知的。 总结用户的问题,他们可能在调用时参数数量不足,或者参数类型不匹配,导致找不到合适的重载。解决方案是检查点云类型,并传递所需的参数,如索引或距离过滤参数,或者使用正确的函数版本。 最后,我需要将这些分析整理成用户容易理解的步骤,说明每个函数的使用场景和参数要求,并给出示例调用方式,帮助用户正确调用合适的重载函数。&lt;/think&gt;在 PCL (Point Cloud Library) 中,`getMinMax3D` 函数用于计算点云的三维包围盒(最小/最大坐标值)。你列出的四个重载版本存在 **参数数量和类型差异**,以下是详细解析: --- ### **核心区别对比表** | 重载版本 | 点云类型 | 关键参数 | 适用场景 | |---------|----------|---------|---------| | **第1个** | `PCLPointCloud2` | `x/y/z_idx` (坐标字段索引) | 需要手动指定坐标字段位置 | | **第2个** | `PCLPointCloud2` | `distance_field_name` (距离过滤) | 带距离阈值过滤的点云处理 | | **第3个** | 模板化 `PointT` | `distance_field_name` | 模板化点云 + 距离过滤 | | **第4个** | 模板化 `PointT` | `indices` (点云索引) | 指定点云子集 + 距离过滤 | --- ### **详细参数说明** #### 1. 基础版本(无过滤) ```cpp void getMinMax3D( const pcl::PCLPointCloud2ConstPtr &amp;cloud, // 输入点云 int x_idx, int y_idx, int z_idx, // XYZ坐标字段的索引 Eigen::Vector4f &amp;min_pt, // 输出最小坐标 Eigen::Vector4f &amp;max_pt // 输出最大坐标 ); ``` - **使用场景**:当点云数据为 `PCLPointCloud2` 格式且需要手动指定坐标字段位置时。 - **示例**: ```cpp pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud(new pcl::PCLPointCloud2); Eigen::Vector4f min_pt, max_pt; // 假设 x 字段索引为 0, y 为 1, z 为 2 pcl::getMinMax3D(cloud, 0, 1, 2, min_pt, max_pt); ``` #### 2. 带距离过滤的版本 ```cpp void getMinMax3D( const pcl::PCLPointCloud2ConstPtr &amp;cloud, int x_idx, int y_idx, int z_idx, const std::string &amp;distance_field_name, // 距离字段名称(如 &quot;range&quot;) float min_distance, float max_distance, // 距离阈值范围 Eigen::Vector4f &amp;min_pt, Eigen::Vector4f &amp;max_pt, bool limit_negative = false // 是否反向过滤 ); ``` - **使用场景**:需根据距离字段(如激光雷达的 `range`)过滤点云后再计算包围盒。 --- #### 3. 模板化版本(自动坐标字段) ```cpp template &lt;typename PointT&gt; void getMinMax3D( const typename pcl::PointCloud&lt;PointT&gt;::ConstPtr &amp;cloud, // 模板化点云 const std::string &amp;distance_field_name, // 距离字段名 float min_distance, float max_distance, // 距离阈值 Eigen::Vector4f &amp;min_pt, Eigen::Vector4f &amp;max_pt, bool limit_negative = false ); ``` - **使用场景**:处理模板化点云(如 `pcl::PointXYZ`),自动获取坐标字段,无需手动指定索引。 - **示例**: ```cpp pcl::PointCloud&lt;pcl::PointXYZ&gt;::Ptr cloud(new pcl::PointCloud&lt;pcl::PointXYZ&gt;); Eigen::Vector4f min_pt, max_pt; pcl::getMinMax3D&lt;pcl::PointXYZ&gt;(cloud, &quot;range&quot;, 0.5f, 10.0f, min_pt, max_pt); ``` --- #### 4. 带索引的模板化版本 ```cpp template &lt;typename PointT&gt; void getMinMax3D( const typename pcl::PointCloud&lt;PointT&gt;::ConstPtr &amp;cloud, const std::vector&lt;int&gt; &amp;indices, // 点云索引(指定子集) const std::string &amp;distance_field_name, float min_distance, float max_distance, Eigen::Vector4f &amp;min_pt, Eigen::Vector4f &amp;max_pt, bool limit_negative = false ); ``` - **使用场景**:仅计算点云中指定索引范围内的点的包围盒。 --- ### **错误排查** 若遇到 _&quot;所有重载均不接受 3 个实参&quot;_ 错误,通常是因为: 1. **参数数量不足**:所有重载至少需要 6-8 个参数。 2. **点云类型不匹配**: - 使用 `PCLPointCloud2` 时需提供 `x/y/z_idx`。 - 使用模板化版本时需明确指定 `PointT`(如 `pcl::PointXYZ`)。 3. **未包含头文件**:确保已包含 `#include &lt;pcl/common/io.h&gt;`。 --- ### **总结** 根据你的点云数据类型选择对应重载: - **`PCLPointCloud2`** &rarr; 使用第1或第2个版本(需手动指定坐标索引)。 - **模板化点云**(如 `PointXYZ`)&rarr; 使用第3或第4个版本(自动处理坐标)。
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