void CCubicGrids::extractRTFromBuffer(const cuda::GpuMat& cvgmSumBuf_, Eigen::Matrix3f* peimRw_, Eigen::Vector3f* peivTw_) const{
	Mat cvmSumBuf;
	cvgmSumBuf_.download(cvmSumBuf);
	double* aHostTmp = (double*)cvmSumBuf.data;
	//declare A and b
	Eigen::Matrix<double, 6, 6, Eigen::RowMajor> A;
	Eigen::Matrix<double, 6, 1> b;
	//retrieve A and b from cvmSumBuf
	short sShift = 0;
	for (int i = 0; i < 6; ++i){   // rows
		for (int j = i; j < 7; ++j) { // cols + b
			double value = aHostTmp[sShift++];
			if (j == 6)       // vector b
				b.data()[i] = value;
			else
				A.data()[j * 6 + i] = A.data()[i * 6 + j] = value;
		}//for each col
	}//for each row
	//checking nullspace
	double dDet = A.determinant();
	if (fabs(dDet) < 1e-15 || dDet != dDet){
		if (dDet != dDet)
			PRINTSTR("Failure -- dDet cannot be qnan. ");
		//reset ();
		return;
	}//if dDet is rational
	//float maxc = A.maxCoeff();

	Eigen::Matrix<float, 6, 1> result = A.llt().solve(b).cast<float>();
	//Eigen::Matrix<float, 6, 1> result = A.jacobiSvd(ComputeThinU | ComputeThinV).solve(b);

	float alpha = result(0);
	float beta = result(1);
	float gamma = result(2);

	Eigen::Matrix3f Rinc = (Eigen::Matrix3f)Eigen::AngleAxisf(gamma, Eigen::Vector3f::UnitZ()) * Eigen::AngleAxisf(beta, Eigen::Vector3f::UnitY()) * Eigen::AngleAxisf(alpha, Eigen::Vector3f::UnitX());
	Eigen::Vector3f tinc = result.tail<3>();

	//compose
	//eivTwCur   = Rinc * eivTwCur + tinc;
	//eimrmRwCur = Rinc * eimrmRwCur;
	Eigen::Vector3f eivTinv = -peimRw_->transpose()* (*peivTw_);
	Eigen::Matrix3f eimRinv = peimRw_->transpose();
	eivTinv = Rinc * eivTinv + tinc;
	eimRinv = Rinc * eimRinv;
	*peivTw_ = -eimRinv.transpose() * eivTinv;
	*peimRw_ = eimRinv.transpose();
}
Пример #2
0
inline
Mat::Mat(const cuda::GpuMat& m)
    : flags(0), dims(0), rows(0), cols(0), data(0), datastart(0), dataend(0), datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows)
{
    m.download(*this);
}