有关eigen库的一些基本使用方法

矩阵、向量初始化#include #include "Eigen/Dense" using namespace Eigen; int main() { MatrixXf m1(3,4); //动态矩阵，建立3行4列。 MatrixXf m2(4,3); //4行3列，依此类推。 MatrixXf m3(3,3); Vector3f v1;

关于eigen动态矩阵的使用问题

各位大神,我使用eigen矩阵库写如下代码使用动态矩阵库，老是出错 Matrix GT; GT(0,0)=a1; 给它元素赋值报错，是什么地方出错了吗？ 求大神们给

C++矩阵处理库--Eigen初步使用

项目要进行比较多的矩阵操作，特别是二维矩阵。刚开始做实验时，使用了动态二维数组，于是写了一堆Matrix函数，作矩阵的乘除加减求逆求行列式。实验做完了，开始做代码优化，发现Matrix.h文件里适用性太低，而且动态二维数组的空间分配与释放也影响效率，于是寻找其他解决方案。 首先考虑的是与Matlab混合编程，折腾了半天把Matlab环境与VS2010环境之后，发现Matlab编译出来的函数使用起

Eigen（3）矩阵Matrix及其简单操作

1. Matrix类     在Eigen，所有的矩阵和向量都是Matrix模板类的对象，Vector只是一种特殊的矩阵（一行或者一列）。     Matrix有6个模板参数，主要使用前三个参数，剩下的有默认值。 Matrix<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime> Scalar是表示元素的...

Eigen: C++开源矩阵计算工具——Eigen的简单用法

Eigen非常方便矩阵操作，当然它的功能不止如此，由于本人只用到了它的矩阵相关操作，所以这里只给出了它的一些矩阵相关的简单用法，以方便快速入门。矩阵操作在算法研究过程中，非常重要，例如在图像处理中二维高斯拟合求取光斑中心时使用Eigen提供的矩阵算法，差不多十来行代码即可实现，具体可见：http://blog.csdn.net/hjx_1000/article/details/8490653Eig

Eigen常用函数以及注意事项总结

一、初始化一个矩阵 定义一个固定大小矩阵： Matrix M; 例如： Matrix M;//定义了一个四行五列的double型矩阵 ​定义一个动态矩阵 MatrixXd M(4,5);//定义了一个四行五列的double矩阵 ​Eigen定义了一些Macro例如 ​typedef Matrix Vector3f; ​typedef Matri

C++ 数组直接存入已有的动态Eigen 矩阵 (Mapping array back to an existing Eigen matrix)

C++ 数组直接存入已有的动态Eigen 矩阵 Mapping array back to an existing Eigen matrix 准备工作: #include <Eigen/Dense> using namespace Eigen; 构建一个动态矩阵,并创建一个数据,一维即可: MatrixXf testMat; float tt[] = {1.2, ...

Eigen矩阵运算开源库完全使用指南

Eigen库是一个开源的矩阵运算库，其利用C++模板编程的思想，构造所有矩阵通过传递模板参数形式完成。由于模板类不支持库链接方式编译，而且模板类要求全部写在头文件中，从而导致导致Eigen库只能通过开源的方式供大家使用，并且只需要包含Eigen头文件就能直接使用。Eigen库中矩阵为其基本数据类型，向量也是一种特殊的矩阵。其所有矩阵数据类型都是由一个模板类Matrix生成。Matrix 类有6个模...

动态规划——寻找子矩阵最大和

最大和 时间限制：1000 ms | 内存限制：65535 KB 难度：5 描述 给定一个由整数组成二维矩阵（r*c），现在需要找出它的一个子矩阵，使得这个子矩阵内的所有元素之和最大，并把这个子矩阵称为最大子矩阵。 例子： 0 -2 -7 0 9 2 -6 2 -4 1 -4 1 -1 8 0 -2 其最大子矩阵为： 9 2 -4 1

关于vagrant 的坑

一、当大家使用vagrant up 时  出现 D:/soft/Vagrant/embedded/gems/gemsildprocess-0.6.3bildprocess/windows/process_builder.rb:43:in `join': incompatible character encodings: GBK and UTF-8 (Encoding::Compatibility

Eigen:矩阵计算简单用法(一)

【原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_691fc8920102v02r.html】 Eigen非常方便矩阵操作，当然它的功能不止如此，由于本人只用到了它的矩阵相关操作，所以这里只给出了它的一些矩阵相关的简单用法，以方便快速入门。矩阵操作在算法研究过程中，非常重要，例如在图像处理中二维高斯拟合求取光斑中心时使用Eigen提供的矩阵算法，差不多十来行代码即可实

数组创建Eigen矩阵

double dbX[9] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9};//这里是列优先... MatrixXd T2 = Map(dbX,3,3); //Matrix中的数据存在一维数组中，默认是行优先的格式，即一行行的存   //data()返回Matrix中的指针 dymMat.data(); //静态矩阵，编译时确定维数 Matrix Eigen

c++矩阵库eigen的使用方法

参考： http://blog.csdn.net/chenbang110/article/details/12304123 http://download.csdn.net/download/love254443233/5246407 http://www.2cto.com/kf/201701/588898.html http://blog.csdn.net/abcjennifer/a

Eigen库行列赋值操作的Bug

Eigen版本：eigen3.3.4没有见过这么奇怪的Bug......进行行列赋值操作时，Eigen会自动转置进行维度匹配，但是，有一种情况会报错。 //直接使用行和列对矩阵的行或者列进行赋值； Eigen::MatrixXf square1= Eigen::MatrixXf::Constant(30,30,1); Eigen::MatrixXf square2 = Eigen::Matri...

Eigen Matrix 详解

Eigen Matrix 详解 在Eigen中，所有的matrices 和vectors 都是模板类Matrix 的对象，Vectors 只是一种特殊的矩阵，行或者列为1. Matrix的前三个模板参数 Matrix 类有6个模板参数，现在我们了解前三个足够。剩下的三个参数都有默认值，后面会探讨，现在不管他。 Matrix 的三个强制的模板参数： Matrixtypename S

C++矩阵计算库Eigen3之：矩阵的基本操作和运算

C++矩阵计算库Eigen3之：矩阵的基本操作和运算我写了一个示例程序来展示Eigen3的一些接口使用，一些来自官网示例，后续我还会写这种程序展示更复杂的矩阵运算功能。你必须在使用时，注释掉其他主函数，使用编译链接语句、运行 :root@master:# g++ mat.cpp -o mat -I/download/eigen root@master:# ./mat m = 94.0188 89.

开源矩阵计算工具——Eigen的简单用法

1、  矩阵的定义 Eigen中关于矩阵类的模板函数中，共有6个模板参数，但是目前常用的只有前三个，如下所示： [cpp] view plaincopy  templatetypename _Scalar, int _Rows, int _Cols, int _Options, int _MaxRows, int _MaxCols>  

eigen库函数在windows10+VS2010中报错

本人目前使用C++编程进行大型项目的数值计算(不要问我为什么不用Matlab，因为我也不知道)，想利用Eigen库的inverse函数实现大型矩阵求逆。但是，在build的时候就出错了，而且是使用Ei

C++矩阵库 Eigen 快速入门

Eigen 矩阵定义 #include Matrixdouble, 3, 3> A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrixdouble, 3, Dynamic> B; // Fixed rows, dynamic cols. Matrixdouble, Dynamic, Dynam

EIgen:Matricx和vector类的定义和使用

在Eigen中，所有矩阵和向量均为Matrix模板类的对象，向量是矩阵的行（或列）为1是的特殊情况。

C++开源矩阵计算工具——Eigen的简单用法（一）

Eigen非常方便矩阵操作，当然它的功能不止如此，由于本人只用到了它的矩阵相关操作，所以这里只给出了它的一些矩阵相关的简单用法，以方便快速入门。矩阵操作在算法研究过程中，非常重要，例如在图像处理中二维高斯拟合求取光斑中心时使用Eigen提供的矩阵算法，差不多十来行代码即可实现，具体可见：http://blog.csdn.net/hjx_1000/article/details/8490653 E

Eigen库类类型作为函数参数

英文原文衔接：http://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicFunctionTakingEigenTypes.html Eigen库类类型作为函数参数 由于Eigen使用了表达式模板（expression templates），潜在的导致了每一个表达式都可能是一个不同的类型。如果传递这样的表达式给一个矩阵(Martix type)类型参数的函数，表

Eigen库使用教程之旋转矩阵，旋转向量和四元数的初始化和相互转换的实现

本系列文章为原创，转载请注明出处。 作者：Dongdong Bai 邮箱： baidongdong@nudt.edu.cn 若您觉得本博文对您有帮助，请您为我点赞并关注我，以鼓励我写出更优秀的博文。谢谢！ Eigen: C++开源矩阵计算工具——Eigen的简单用法 Eigen库是一个开源的C++线性代数库，它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算，还包括解方程等功能。Eigen

Eigen:矩阵计算简单用法(二)

【原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_691fc8920102v02q.html】 6、如何选择动态矩阵和静态矩阵？ Eigen对于这问题的答案是：对于小矩阵（一般大小小于16）的使用固定大小的静态矩阵，它可以带来比较高的效率，对于大矩阵（一般大小大于32）建议使用动态矩阵。   还需特别注意的是：如果特别大的矩阵使用了固定大小的静态矩阵则可

Eigen 常用操作

AngleAxis（angle, axis）：绕该轴逆时针旋转angle(rad)。 变换矩阵 Eigen::Isometry3d T; T.matrix()才是变换矩阵，做运算时需加.matrix()后缀; T.pretranslate()以及T.prerotate()可以给平移部分和旋转矩阵赋值，但是若循环中使用，末尾不重置变换矩阵的话，这个设置量会累加，而不是覆盖。 四元数赋值：Ei...

Eigen之矩阵、向量、标量的操作运算

介绍Eigen是通过中重载C++操作运算符如+、-、*或通过dot()、cross()等来实现矩阵/向量的操作运算加法和减法 binary operator + as in a+b binary operator - as in a-b unary operator - as in -a compound operator += as in a+=b compound operator -= as

Eigen学习（六）高级初始化

本节介绍几个初始化矩阵的高级方法，会更具体的介绍逗号初始化的方法。同样会介绍如何得到特殊矩阵比如单位矩阵和零矩阵等。逗号初始化Eigen提供了一个逗号初始化方法可以让使用者方便的设置矩阵、向量及数组的所有元素。简单的列出所有的元素，从左上角开始，从左至右，从上到下即可，当然前提是指定对象的尺寸，如果输入的数据少了或者多了，Eigen会报错的。Matrix3f m; m << 1, 2,...

C++ 矩阵计算库 Eigen 使用笔记（一）

C++ 矩阵计算库 Eigen 使用笔记第一部分，写 Block Davidson 算法的时候用到的一些函数。

C/C++ 二维动态数组的分配和赋值

平台：Visual Studio 2013 近期找工作中，错过了阿里和腾讯的笔试，百度的笔试也让我措手不及。还好有个赛码网能让我练练在线笔试题。 最近笔试题总是会调试不出来，主要是存在着输入输出不熟悉以及不知道二维数组如何建立。 先解决二维数组的建立问题~ 明晚小米笔试加油~ #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include #include

Eigen的简单使用（转）

Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。它的License是MPL2。它支持多平台。 Eigen采用源码的方式提供给用户使用，在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。之所以采用这种方式，是因为Eigen采用模板方式实现，由于模板函数不支持分离编译，所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用。 矩阵的定义：Eigen中关于矩阵

C++矩阵工具包Eigen使用入门

Eigen非常方便矩阵操作，当然它的功能不止如此，由于本人只用到了它的矩阵相关操作，所以这里只给出了它的一些矩阵相关的简单用法，以方便快速入门。矩阵操作在算法研究过程中，非常重要，例如在图像处理中二维高斯拟合求取光斑中心时使用Eigen提供的矩阵算法，差不多十来行代码即可实现，具体可见：http://blog.csdn.net/hjx_1000/article/details/8490653

Eigen库：旋转矩阵，旋转向量和四元数的初始化和相互转换

参考博客：http://blog.csdn.net/u011092188/article/details/77430988Eigen库中各种形式的表示如下：1: 旋转矩阵（3X3）:Eigen::Matrix3d——用一个矩阵来表示空间中的旋转变换关系2: 旋转向量（3X1）:Eigen::AngleAxisd——用一个旋转轴和一个旋转角来表示旋转3: 四元数（4X1）:Eigen::Quater...

Eigen库中（ 旋转矩阵，变换矩阵，轴向量，欧拉角，四元数） 表示及转换

#include <iostream>#include <cmath>#include <Eigen/Core>#include <Eigen/Geometry>using namespace std;int main ( int argc, char** argv ){    cout << "hello-----" <&lt

基础知识（十一）Eigen求解稀疏矩阵

Eigen这个库，早在研究生阶段的时候，就用到烂了，因为三维的图形算法经常要涉及到求解稀疏矩阵。然而工作一年都没碰到Eigen，突然今天要用到求解稀疏矩阵最小二乘方程组，变得有点陌生了，惭愧，因此简单记录一下，以便日后重新复制粘贴修改使用。 #include "Eigen/Sparse" typedef Eigen::SparseMatrix SparseMatrixType; #includ

C++ Eigen的简单用法

Eigen非常方便矩阵操作，当然它的功能不止如此，由于本人只用到了它的矩阵相关操作，所以这里只给出了它的一些矩阵相关的简单用法，以方便快速入门。矩阵操作在算法研究过程中，非常重要，例如在图像处理中二维高斯拟合求取光斑中心时使用Eigen提供的矩阵算法，差不多十来行代码即可实现，具体可见：http://blog.csdn.net/hjx_1000/article/details/8490653

【高性能】Eigen矩阵库使用事项

1、Eigen库只有矩阵运算功能。Eigen相对专一，面对四元数、统计、微积分等高级运算功能，我建议还是使用专业的科学运算库。 2、四阶或以下的矩阵，尤其是固定大小的矩阵如Eigen::Matrix2i，通常进行了计算优化。 3、注意一下自身和非自身的变化： 说明 自身 非自身 转置 transposeInPla

Eigen random 产生随机数

使用是一个随机种子产生随机数 #include #include #include using namespace std; int main() { srand((unsigned)time(NULL)); Eigen::MatrixXd randvalue = (Eigen::MatrixXd::Random(4,4)).array().abs() *2*M_PI

Eigen复矩阵的使用[微记]

Eigen复矩阵的使用[微记]Eigen除了实矩阵，还支持了复矩阵和稀疏矩阵 Eigen::Vector3cd x; x.real() <<< 2, 1, 2; std::cout << x << "\n"; Eigen::Matrix3cd t = Eigen::MatrixXcd(3, 3); t.re

Eigen库 求解特征值特征向量

http://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1EigenSolver.html EigenSolver ( const MatrixType &  matrix,     bool  computeEigenvectors = true    )

MATLAB的变量、向量和矩阵的定义与赋值

MATLAB的基本知识点： 1. 变量的定义以及特殊标量的表示与含义 2. 行向量的定义与赋值 3. 矩阵的定义与赋值以及特殊矩阵的生成 每一个都有实例，并且都上机实践过的，能让为你打下很好的学习MATLAB编程的基础。

stm32 奇怪的位赋值问题 出错了

1、在51单片机里 ，下面这两种操作方法都是一样的，没有什么问题！ (1) 、   OUT1_R1 是单片机的一个IO口 , dat是传进来的一个数据 if ( (dat & 0x80) == 0) OUT1_R1 = 0; // 0是不亮，1是亮 else  OUT1_R1 = 1; (2)、 OUT1_R1 = (dat&0x8000); // stm32里，这样操作不

C++随机数产生以及通过Eigen库获得正态分布的随机矩阵

简介 在C++11标准之前，一般是利用rand()函数产生一个均匀分布的，范围从0到系统相关的最大值之间的随机整数，然后再通过转换得到不同分布的随机数，这种方法比较麻烦，同时转换过程中会引入非随机性。 C++11标准中，定义了随机数引擎类和随机数分布类，通过随机数引擎和随机数分布的组合，可以产生各种分布的随机数。这些类包含在头文件random中，使用前需要先包含random头文件： #includ...

Eigen: 一维Vector转为矩阵或者向量

#include #include #include using namespace Eigen; using namespace std; int main() { vector x; //注意vector中元素的类型double与矩阵类型matirxX(d)一致 for(dou

文章标题Eigen的矩阵运算使用

在ROS的Cmake中使用Eigen库进行矩阵和向量的运算和很方便。下面逐步添加他的使用方法。 　　 １　配置 　　首先要在CmakeLists.txt中先进行设置： 由于Eigen是ros以外的库，所以要单独的使用 　　find_package(Eigen REQUIRED) 同时Eigen依赖cmake_modules。所以还要 　　find_package(catkin REQU

Eigen实例操作

本人在Ubuntu14.04系统使用Eigen3版本特征函数库，如果在Windows操作环境中使用请自行百度Eigen的配置方法。 前提提示：该代码涵盖了Eigen3的部分基本操作，包括矩阵常用操作，线性矩阵的分解，稀疏矩阵的基本操作及分解和空间                     转换的一些操作（如：旋转向量，欧式转换矩阵，四元数，旋转矩阵）。贴出的代码并没有涵盖Eigen3的所有操作，

C/C++ 定义并赋值二维数组

【数组与指针】如何在C/C++中动态分配二维数组 在C/C++中动态分配二维数组可以先申请一维的指针数组，然后该数组中的每个指针再申请数组，这样就相当于二维数组了，但是这种方法会导致每行可能不相邻，从而访问效率比较低。如何申请连续的二维数组了？本文将分别三个方面讲解： 一．动态申请列大小固定的二维数组 二．C语言中动态申请连续的二维数组 三．C++语言中动态申请连续的二维数组  

Eigen保存矩阵

Eigen是一个轻量级的数据计算库能进行各种矩阵运算，下面的一个小例子用于文件读取然后保存到Eigen定义的四阶矩阵中。#include #include #include #include using namespace Eigen; using namespace std; void main()

数值方法：MATLAB版（原书第3版）

计算机科学丛书

【Eigen 2】C++矩阵库 Eigen快速入门

Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库，直接将库下载后放在项目目录下，然后包含头文件就能使用，非常方便。 Eigen 矩阵定义 #include Matrix A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrix B; // Fixed rows, dynamic cols. Mat

9.异常

异常Java的Exception和Error面试题1.Error 和 Exception有什么区别2.UnsupportedOperationException是什么3.NullPointerException 和 ArrayIndexOutOfBoundException 之间有什么相同之处4.什么是受检查的异常，什么是运行时异常5.运行时异常与一般异常有何异同6.简述一个你最常见到的runti...

Eigen（4）矩阵基本运算

矩阵和向量的运算     提供一些概述和细节：关于矩阵、向量以及标量的运算。 1. 介绍     Eigen提供了matrix/vector的运算操作，既包括重载了c++的算术运算符+/-/*，也引入了一些特殊的运算比如点乘dot、叉乘cross等。     对于Matrix类（matrix和vectors）这些操作只支持线性代数运算，比如：matrix1*matrix2表示矩阵的乘机，v...

将Eigen作为函数参数传递

使用Eigen，这更为重要：按值传递固定大小的可矢量化特征对象不仅效率低，而且可能是非法的或使程序崩溃！ 原因是这些Eigen对象具有在通过值传递时不受尊重的对齐修饰符。 ...

利用vector给动态数组赋值

#include #include #include using namespace std; void main() { //利用vector给动态数组赋值 vector iv; int maxcnt; cout << "请输入元素数量："; cin >> maxcnt; int temp; while (cin >> temp) { iv.push_back(temp

Eigen相关介绍

最近在用Matlab处理图像，现在要做的是将其用C++语言进行翻译，由于要进行大量的矩阵计算，就研究了一下可以进行矩阵计算的开源库，详细的介绍可以参照http://my.oschina.net/cvnote/blog/165340，我从中选择了Eigen进行了一番学习，现在对里面一些基础知识做一下小结。以下内容可以看做它官方在线文档的一个学习笔记，粗略看看还是感觉很强大的，而且由于只包含头文件，方

JAVA二维数组动态赋值

日常记录二维数据如何动态赋值 private int[] regionList; private int[][] moduleList; int m = 0; int s = 0; public void test() { //初始化数据 regionList = new int[6]; //指定二维数组中的一维长度

Java中的赋值问题

Java中如果不给普通变量赋值，则使用该变量时编译器会报错。如下： 如果不给数组赋值，则数组所有元素的默认值为0。如下： public class JavaAssignment { public static void main(String[]args)//测试 { int[] a=new int[5]; double[]b=new double[5]; float[

Eigen学习（三） 矩阵和向量的运算

继续翻译，原文链接：http://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialArrayClass.html这一节主要介绍如何在Eigen中实现矩阵、向量及标量之间的运算。Eigen提供了一些矩阵和向量的数值运算，其中一些是通过通用的C++运算符重载实现，如+,-,*等，另一些通过特殊的方法实现，如dot()，cross()等方法。对于Matrix类，这些操作只支...

Eigen库 矩阵基本操作：转置矩阵，逆矩阵，伴随矩阵，特征值

#include &lt;iostream&gt; #include "Eigen\Dense" using namespace Eigen; using namespace std; int main() {     Matrix3d Mat1;     Mat1 &lt;&lt; 1, 2, 3,         4, 6, 8,         7, 9, 9;     cout &lt;&...

eigen稀疏矩阵拼接（基于块操作的二维拼接）的思考

转载请说明出处：eigen稀疏矩阵拼接（块操作） eigen稀疏矩阵拼接（块操作） 关于稀疏矩阵的块操作：参考官方链接 However, for performance reasons, writing to a sub-sparse-matrix is much more limited, and currently only contiguous sets of columns...

eigen与opencv矩阵转换，eigen与matlab函数比照

近期，项目需要，学习使用eigen矩阵库，链接时eigen的主页，发现相关中文资料比较少，今天写下使用心得~ eigen配置（windows vs系列）： eigen的配置很简单，下载解压后，在VC++目录下的包含目录中，将eigen的路径包含进去，就可以使用了。 eigen的简单使用说明及实例： Eigen中的所有密集矩阵和向量都是通过Matrix类来表示的。Matrix通过一系

Eigen矩阵

Eigen矩阵 最基本的eigen的矩阵库的使用就不介绍了，记录一点对其的认识 静态数组与动态数组 静态矩阵和动态矩阵和C语言中的数组的机制很相似，静态矩阵是事先已知矩阵大小，而动态矩阵是事先不知道矩阵大小，在程序运行中才知道矩阵大小，可以使用非静态的变量创建动态矩阵。 int a = 3，int b=3； eigen::MatixXd A(a,b); eigen在逻辑上是行主序的，但在物...

Ubuntu下C++基于eigen库SVD矩阵奇异值分解效率分析

在优化求解问题中，经常要用到矩阵奇异值的SVD分解。奇异值分解 (singularvalue decomposition,SVD)是一种可靠地正交矩阵分解法，它比QR分解法要花上近十倍的计算时间。在Ubuntu下基于eigen C++库测试了eigen SVD算法的性能，即SVD求解最小二乘/伪逆

各种cv::mat,Eigen等类型之间的转换和求逆

A::BB（目标类型）cConverter::XXXX（const C::DD（代转类型） &XXX）{……}cv::Mat cConverter::toCvMatInverse(const cv::Mat &Tcw) { cv::Mat Rcw = Tcw.rowRange(0,3).colRange(0,3); cv::Mat tcw = Tcw.rowR

Eigen——四元数笔记

1. Quaternion

有关eigen库的一些简单用法

目录介绍安装Demo矩阵、向量初始化C++数组和矩阵转换矩阵基础操作点积和叉积转置、伴随、行列式、逆矩阵计算特征值和特征向量解线性方程最小二乘求解稀疏矩阵介绍Eigen是一个轻量级的矩阵库,除了稀疏矩阵不成熟（3.1有较大改进）以外,其他的矩阵和向量操作都比较完善,而且速度不错.不支持vc6.0,vs最低版本支持2003（打补丁），最好是2005以上.安装在eigen 3.1.3下载最新的版本，然...

eigen 总结（一）

参考：https://blog.csdn.net/u012936940/article/details/79706280 Matrix 类： Matrix&lt;typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime&gt; 其中Scalar是变量类型，如float，int等 RowsAtCompileTIme和ColsAt...

Eigen教程3 - 稀疏矩阵操作

稀疏矩阵操作操作和求解稀疏问题需要的模块： * SparseCore * SparseMatrix 和 SparseVector 类，基本线性代数（包括三角求解器） * SparseCholesky * 稀疏LLT和LDLTCholesky分解，解决稀疏正定问题。 * SparseLU * 稀疏LU分解 * SparseQR * 稀疏QR分解 *

Eigen中的变换矩阵

Eigen是一个矩阵计算的开源库，PCL中用了Eigen作为第三方做矩阵运算。这里借以介绍一下矩阵变换。 矩阵变换（affine transformation）包括旋转（rotation），平移（translation）和尺度（scale）变换。用矩阵表示就是这样的： 那么在三维点云里要表示变换矩阵，只需要旋转和平移：  Eigen::AngleAxisf ini

Eigen教程1 - 基础

Eigen官网入门教程 固定大小的矩阵和向量 动态大小的矩阵和向量 矩阵和向量类型 访问元素 创建和初始化矩阵和向量 通过预定义矩阵初始化 创建固定大小的矩阵和向量 创建动态大小的矩阵 创建动态大小的向量 创建固定大小的基向量 创建动态大小的基向量 例子 通过Cast的方式初始化 相同尺寸的矩阵兼容 相同类型的矩阵兼容 通过Map方式初始化 通过逗号初始化 算术操作 传统的数学运算 逐元素的操作 R

Qt使用Eigen矩阵库

安装Eigen矩阵库下载 http://pan.baidu.com/s/1c2DpqCg Eigen官网 http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page解压后放在任意文件夹内，然后在qt项目中的pro文件中加上Eigen的目录(如果没有加载成功，重新构筑即可)INCLUDEPATH += D:\......\eigen3添加头文件#incl

Eigen的介绍及简单使用

       Eigen更详细的介绍在https://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/list/3      Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。它的License是MPL2。它支持多平台。          Eigen采用源码的方式提供给用户使用，在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。之所以采用这种...

C++矩阵运算库Eigen使用

1.两种不同类型的Eigen矩阵相加，或者赋值，需要用到cast函数：    Matrix3d m = Matrix3d::Random();     Matrix3f m2 = m.cast&lt;float&gt;(); Matrix3d m = Matrix3d::Random(); Matrix3f m2 = Matrix3f::Random(); Matrix3f ...

Eigen教程4 - 稀疏矩阵快速参考指南

本文对稀疏矩阵SparseMatrix的主要操作进行了总结。首先，建议先阅读《Eigen教程2 - 稀疏矩阵操作》。 关于稀疏矩阵，最重要的一点是：稀疏矩阵的存储方式，是按列优先储存，还是按行优先存储。 绝大多数的稀疏矩阵的算术操作都会断言（判断）操作数的存储方式是否相同。 稀疏矩阵初始化构造函数 默认列优先。 SparseMatrix<double> sm1(1000,1000); //创建一个

定义二维数组，为数组赋初值、输入值、更改值、按各种方法输出

/* * 程序的版权和版本声明部分 * Copyright (c)2012, 烟台大学计算机学院学生 * All rightsreserved. * 文件名称： array.cpp * 作 者：董慧 * 完成日期：2012年12月23日 * 版本号： v1.0 * 输入描述：无

Eigen使用入门

Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。它的License是MPL2。它支持多平台。          Eigen采用源码的方式提供给用户使用，在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。之所以采用这种方式，是因为Eigen采用模板方式实现，由于模板函数不支持分离编译，所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用。          矩阵的

c++处理矩阵操作：Eigen库初步学习使用

前言： 　　Eigen 是一个线性算术的C++模板库，包括：vectors, matrices, 开源以及相关算法。功能强大、快速、优雅以及支持多平台，可以使用该库来方便处理一些矩阵的操作，达到类似matlab那样的快捷。现在已经发展到Eigen3了，目前最新版本为Eigen 3.1.2。   　　Eigen使用预备工作： 　　首先到Eigen官网上下载Eigen源码包，下载后解压完直

C++矩阵处理工具Eigen类浅析

参考 http://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1Matrix.html 1.Matrix 矩阵 矩阵类多用于单列vector和单行的vector，多用于密集型矩阵或者vectors容器。Vector是只有一列的矩阵，row-vector是只有一行的矩阵。可以定义为固定大小或者动态大小。 template class Eigen::Mat

Eigen: 二维Vector怎么转为矩阵

直接上代码了#include #include #include using namespace Eigen; using namespace std; int main() { vector> x; MatrixXd re(3,3); for(int i=0;

eigen使用

欧拉角赋值 Eigen::Vector3d eular_angels(yaw,pitching,droll); 旋转矩阵转欧拉角 Eigen::Vector3d euler_angels = R.eulerAngles(2,1,0); 欧拉角转旋转矩阵（欧拉角转角轴转四元数转旋转矩阵） Eigen::AngleAxisd rollAngle(roll, Eigen::Vector3d

第3讲 变换矩阵与齐次坐标

从上一讲的内容中可以知道一次完整的欧式变换（旋转+平移）可以用式子：来表示。 假设我们现在对做了两次欧式变换：和，得到的向量分别为、，用上式来表示就是： ，， 于是从到的变换就可以写成。 这不是一个线性关系，可以想象到，如果经过多次的欧式变换，那么这个式子就会变的异常的复杂。 引入变换矩阵和齐次坐标就是为了解决这个问题。 变换矩阵和齐次坐标 我们可以将上面从到变换的式子改写成用矩阵表...

Eigen的几何模块

#include &amp;amp;lt;iostream&amp;amp;gt; #include &amp;amp;lt;cmath&amp;amp;gt; using namespace std;#include &amp;amp;lt;Eigen/Core&amp;amp;gt; #include &amp;amp;lt;Eigen/Geometry&amp;amp;gt;int main( ) { Eigen::Ma

C++小知识（数组的定义、初始化和赋值）

在C/C++中，可以在数组定义的时候对其进行初始化：[cpp] view plain copyint a1[3] = {1, 2, 3};  int a2[3] = {0};                    //将数组a2各个元素赋值为0。  int a3[] = {1, 2, 3};  char s1[3] = {'a', 'b', 'c'};  char s2[] = "abc";   ...

C++ opengl 对OpenGL中矩阵设置的初步认识

对OpenGL中矩阵设置的初步认识： 在入门级的代码里面，通常在初始化OpenGL中可以看到这样的代码： void init(){ glMatrixMode(GL_PROJECTION); gluPerspective(50.0f,800.0f/600.0f,0.1f,1000.0f); glMatrixMode(GL_MODELVIEW); glLoadIdentity(); } ...

运行时如何给java对象动态的属性赋值

如何给java对象动态的属性赋值（也就是在代码执行的时候才决定给哪个属性赋值）         1.自定义一个工具类ReflectHelper，代码如下所示： http://www.yayihouse.com/yayishuwu/chapter/1035

Eigen的使用

１Eigen在ROS中的配置： 　　　在CMakeLists.txt中必须加上：find_package(Eigen REQUIRED) ... include_directories( ${catkin_INCLUDE_DIRS} ${Eigen_INCLUDE_DIRS} )由于ROS Indigo中出现的变化，需要依赖cmake_modules，因此可以在下面加入：find_pack

C++中数组与MATLAB mxArray相互赋值

完成功能下：C++中产生一个256X256大小的数组A;现在要在这个数组显示为一个灰度图像，然后把该数组里面的每一个值乘2后返回给原数组：C++程序如下：#include "stdafx.h"#include #include //memcpy()#include "engine.h"#include using namespace std;int main

Eigen demo与文件读写 汇总

Ubuntu 14.041. eigen的相关实例代码/home/yake/catkin_ws/src/handeye_calib_camodocal/src/eigen_demo.cpp修改hand eye calibration的时候，本来是tf转换为eigen矩阵，现在经由xyz rpy转到旋转矩阵http://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialM...

利用eigen矩阵库求解线性方程组

c++代码，利用eigen矩阵库，求解线性方程组。 c++代码，利用eigen矩阵库，求解线性方程组。 c++代码，利用eigen矩阵库，求解线性方程组。 c++代码，利用eigen矩阵库，求解线性方程组。 c++代码，利用eigen矩阵库，求解线性方程组。

Python二维数组赋值问题

当我们采用s=[[0]*3]*2初始化一个数组，然后对s[0][0]进行赋值，改变的是第一列所有的值。因为用s = [[0]*3]*2 初始化数组，他表示的是指向这个列表的引用，所以当你修改一个值的时候，整个列表都会修改。换一种初始化方式，就可以解决这个问题：写这个主要是因为今天在写【机器人的运动范围问题】：地上有一个m行和n列的方格。一个机器人从坐标0,0的格子开始移动，每一次只能向左，右，上...