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点云是一系列点的集合，pcl在存储时放在cloud->points中（vector容器，内存连续），在处理点云时，有时需要将点云数据点格式转换为矩阵格式进行计算，如果直接进行赋值，会重新开辟内存空间，对大数据点云来说并不现实。因此使用Eigen::Map进行内存映射，节省内存空间，加快处理速度。

Eigen::Map是将一段连续的内存空间映射成Eigen中Matrix的形式，可以直接使用相关的矩阵运算，极大的节省了内存占用，提升了计算处理效率。

pcl点云中有函数getMatrixXfMap用于生成Eigen::Map

      inline Eigen::Map<Eigen::MatrixXf, Eigen::Aligned, Eigen::OuterStride<> > 
      getMatrixXfMap (int dim, int stride, int offset)
      {
        if (Eigen::MatrixXf::Flags & Eigen::RowMajorBit)
          return (Eigen::Map<Eigen::MatrixXf, Eigen::Aligned, Eigen::OuterStride<> >(reinterpret_cast<float*>(&points[0])+offset, points.size (), dim, Eigen::OuterStride<> (stride)));
        else
          return (Eigen::Map<Eigen::MatrixXf, Eigen::Aligned, Eigen::OuterStride<> >(reinterpret_cast<float*>(&points[0])+offset, dim, points.size (), Eigen::OuterStride<> (stride)));
      }

其中参数，列优先时，

dim：行数

stride：每列数据的跨度

offset：首地址偏移量

	Eigen::Map<Eigen::Matrix<float,-1,-1>,
		16,Eigen::OuterStride<>> mat = cloud->getMatrixXfMap(4,4,0);

上述代码表示将XYZ转换为size*4的矩阵

pcl转换中无法将矩阵转换为行优先

	Eigen::Map<Eigen::Matrix<float,-1,-1,Eigen::RowMajor>,
		16,Eigen::OuterStride<>> mat = cloud->getMatrixXfMap(4,8,0);

上面的代码会报错。

可以采用以下方式进行行优先的map映射

	Eigen::Map<Eigen::Matrix<float,-1,-1,1>, Eigen::Aligned, Eigen::OuterStride<4> > mat1
		(reinterpret_cast<float*>(&(cloud->points[0])), cloud->points.size(), 3);

以上代码就是直接将数据映射到Eigen::Matrix<float,-1,-1,1>。

根据以上方法可以计算点云的包围盒：

	Eigen::Map<Eigen::Matrix<float,-1,-1>,
		16,Eigen::OuterStride<>> mat_x = cloud->getMatrixXfMap(1,4,0);
	Eigen::Map<Eigen::Matrix<float, -1, -1>,
		16, Eigen::OuterStride< >> mat_y = cloud->getMatrixXfMap(1, 4, 1);
	Eigen::Map<Eigen::Matrix<float, -1, -1>,
		16, Eigen::OuterStride< >> mat_z = cloud->getMatrixXfMap(1, 4, 2);
	std::cout << mat_x.minCoeff(), mat_y.minCoeff(), mat_z.minCoeff();
	std::cout << mat_x.maxCoeff(), mat_y.maxCoeff(), mat_z.maxCoeff();