SLAM中通过坐标变换计算相机中心

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    // 计算相机中心：c = -R^T * t 
    // 其中R是旋转矩阵（由角轴转换），t是平移向量
    Eigen::VectorXd inverse_rotation = -angle_axis_ref; // 逆旋转（角轴取反）
    // 计算 R^T * t （通过角轴旋转点实现）
    AngleAxisRotatePoint(inverse_rotation.data(),
                         camera + camera_block_size() - 6, // 平移向量位置
                         center);
    // 相机中心 = - (R^T * t)
    VectorRef(center, 3) *= -1.0;

第三步：解释代码行的逻辑

代码里的这行：
Eigen::VectorXd inverse_rotation = -angle_axis_ref; // 逆旋转（角轴取反）

再结合后续的代码，就能串联起完整逻辑：
平移向量 t：显式存储在相机参数块中，通过 camera_block_size() - 6 定位，代码中直接引用、修改、复制，是直观的显式使用。
旋转矩阵 R：不直接存储，以「角轴 / 四元数」为载体隐式存在，通过 AngleAxisRotatePoint 等工具函数内部转换为旋转矩阵完成计算，是间接的隐式使用。

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// 后续代码：用逆旋转角轴，旋转平移向量 t，得到 R^T · t
AngleAxisRotatePoint(inverse_rotation.data(),
                     camera + camera_block_size() - 6, // 这里传入的是平移向量 t
                     center);
// 最后取反，得到相机中心 c = -R^T · t
VectorRef(center, 3) *= -1.0;