AirSlam C++ 代码学习

reserve 是 C++ 标准库中 std::vector 类的一个成员函数，用于预留一定数量的内存空间，以避免在向量增长时频繁进行内存分配和复制操作，从而提高性能。

具体来说，reserve(n) 会为向量预留至少 n 个元素的内存空间，但不会改变向量的大小（即不会添加任何元素）。这样，当向量需要增长时，如果预留的空间足够，就不会触发新的内存分配，从而减少了内存分配的开销和元素复制的成本。

在您提供的代码片段中，reserve 被用于预留 top_k 个元素的空间：

std::vector<float> scores_v;
std::vector<float> kpt_xs, kpt_ys;
  
scores_v.reserve(top_k);
kpt_xs.reserve(top_k);
kpt_ys.reserve(top_k);

这样做的好处是，在后续向 scores_v, kpt_xs, 和 kpt_ys 添加元素时，如果元素数量不超过 top_k，就不会触发额外的内存分配，从而提高了代码的执行效率。

总结一下，reserve 的主要作用是优化性能，通过预先分配足够的内存空间来减少动态内存分配的次数。

*(heat_map + i) 是一种指针算术表达式，用于访问数组或内存中的元素。具体来说，它表示访问 heat_map 数组中第 i 个元素。

让我们详细解释一下：

heat_map 是一个指向 float 类型的指针，通常表示一个数组或内存块的起始地址。
heat_map + i 表示将指针 heat_map 向前移动 i 个 float 类型的大小。换句话说，heat_map + i 指向 heat_map 数组中的第 i 个元素。
*(heat_map + i) 则是解引用这个指针，即获取 heat_map 数组中第 i 个元素的值。

在您提供的代码片段中，*(heat_map + i) 用于获取热力图中第 i 个元素的得分：

float score = *(heat_map + i);

这行代码的作用是从 heat_map 数组中读取第 i 个元素的值，并将其赋给变量 score。

总结一下，*(heat_map + i) 是一种常见的 C++ 语法，用于通过指针访问数组中的元素。

Eigen::Matrix<float, 259, Eigen::Dynamic> 是 Eigen 库中的一种矩阵类型定义。Eigen 是一个 C++ 模板库，用于线性代数运算，包括矩阵和向量操作。

让我们详细解释一下这个类型定义：

因此，Eigen::Matrix<float, 259, Eigen::Dynamic> 表示一个 259 行、动态列数的浮点数矩阵。列数可以在创建矩阵实例时指定，例如：

Eigen::Matrix<float, 259, Eigen::Dynamic> features(259, 100); // 创建一个 259 行、100 列的矩阵

在您提供的代码片段中，features 是一个 Eigen::Matrix<float, 259, Eigen::Dynamic> 类型的矩阵，用于存储检测到的特征点信息。矩阵的行数固定为 259，列数根据检测到的特征点数量动态调整。

总结一下，Eigen::Matrix<float, 259, Eigen::Dynamic> 是一个灵活的矩阵类型，适用于需要动态调整列数的场景，特别是在特征点检测和描述等计算机视觉任务中。

这行代码使用了 std::sort 函数对 indexes 向量进行排序。具体来说，它根据 data 向量中对应元素的值按降序排列 indexes 向量中的元素。

让我们详细解释这行代码：

sort(indexes.begin(), indexes.end(), [&data](size_t i1, size_t i2) { return data[i1] > data[i2]; });

std::sort 函数
- std::sort 是 C++ 标准库中的一个排序函数，用于对容器中的元素进行排序。
- 它接受三个参数：
  1. 排序范围的起始迭代器（indexes.begin()）。
  2. 排序范围的结束迭代器（indexes.end()）。
  3. 比较函数（[&data](size_t i1, size_t i2) { return data[i1] > data[i2]; }）。
排序范围
- indexes.begin() 和 indexes.end() 分别是 indexes 向量的起始和结束迭代器。
- 这意味着 std::sort 将对 indexes 向量中的所有元素进行排序。
比较函数
- 比较函数是一个 lambda 表达式，它捕获外部变量 data 并通过引用传递（[&data]）。
- lambda 表达式的主体是 { return data[i1] > data[i2]; }。
- 这个 lambda 表达式接受两个参数 i1 和 i2，它们是 indexes 向量中的元素（即索引）。
- 比较函数返回 data[i1] > data[i2] 的结果，即比较 data 向量中索引为 i1 和 i2 的元素值。
排序逻辑
- 如果 data[i1] > data[i2] 为真，则 i1 将排在 i2 之前。
- 这意味着 indexes 向量将根据 data 向量中对应元素的值按降序排列。

总结一下，这行代码的作用是对 indexes 向量进行排序，排序的依据是 data 向量中对应元素的值，排序结果是按降序排列的索引向量。这在需要根据某些值对数据进行排序，但同时需要保留原始数据的情况下非常有用，例如在特征点检测中对得分进行排序。

待续

posted @ 2024-08-29 10:34 Zenith_Hugh 阅读(163) 评论(0) 收藏举报

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