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<em>矩阵</em>，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

Eigen（3）矩阵Matrix及其简单操作

1. Matrix类     在Eigen，所有的<em>矩阵</em>和向量都是Matrix模板类的对象，Vector只是一种特殊的<em>矩阵</em>（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&amp;lt;typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime&amp;gt; Scalar是表示元素的...

Eigen矩阵库使用说明

这是我在做项目时，给下一届接手的人写的一个<em>关于</em>Eigen库的快速上手手册，主要是针对于项目的应用来写的。当时使用Eigen库的目的是，将Matlab写的，LPCC和MFCC两种声音识别算法，十字形声阵列的MUSIC定位算法，和SVM分类器算法，转换成C++然后移植到到ARM处理器上（操作系统级上的并不是裸机）。而使用Eigen库的原因就是，其能够在编译时进一步优化，而且只需导入头文件即可进行调用，...

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<em>矩阵</em>操作，当然它的功能不止如此，由于本人只用到了它的<em>矩阵</em>相关操作，所以这里只给<em>出了</em>它的一些<em>矩阵</em>相关的简单用法，以方便快速入门。<em>矩阵</em>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<em>矩阵</em>算法，差不多十来行代码即可实

Eigen矩阵

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

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学习（六）高级初始化

本节介绍几个初始化<em>矩阵</em>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<em>矩阵</em>比如单位<em>矩阵</em>和零<em>矩阵</em>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<em>矩阵</em>、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 &amp;lt;&amp;lt; 1, 2,...

有关eigen库的一些基本使用方法

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

Eigen: C++开源矩阵计算工具——Eigen的简单用法

Eigen非常方便<em>矩阵</em>操作，当然它的功能不止如此，由于本人只用到了它的<em>矩阵</em>相关操作，所以这里只给<em>出了</em>它的一些<em>矩阵</em>相关的简单用法，以方便快速入门。<em>矩阵</em>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<em>矩阵</em>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

C++矩阵处理库--Eigen初步使用

项目要进行比较多的<em>矩阵</em>操作，特别是二维<em>矩阵</em>。刚开始做实验时，使用了<em>动态</em>二维数组，于是写了一堆Matrix函数，作<em>矩阵</em>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<em>动态</em>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常用函数以及注意事项总结

一、初始化一个<em>矩阵</em> <em>定义</em>一个固定大小<em>矩阵</em>： Matrix M; 例如： Matrix M;//<em>定义</em>了一个四行五列的double型<em>矩阵</em> ​<em>定义</em>一个<em>动态</em><em>矩阵</em> MatrixXd M(4,5);//<em>定义</em>了一个四行五列的double<em>矩阵</em> ​Eigen<em>定义</em>了一些Macro例如 ​typedef Matrix Vector3f; ​typedef Matri

矩阵库Eigen的MatrixXd中预定义的类型

[size=large]在使用Eigen编程时，到处是Curiously recurring template pattern，那么，我们如何知道一个<em>矩阵</em>中存的是double型变量还是float型的变量呢？ 有人会说， MatrixXd中存的就是double型变量MatrixXf中存的是float型变量啊！[/size] 我是无耻的插队者：不了解Curiously recurring te...

Eigen 常用操作

AngleAxis（angle, axis）：绕该轴逆时针旋转angle(rad)。 变换<em>矩阵</em> Eigen::Isometry3d T; T.matrix()才是变换<em>矩阵</em>，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<em>矩阵</em><em>赋值</em>，但是若循环中使用，末尾不重置变换<em>矩阵</em>的话，这个设置量会累加，而不是覆盖。 四元数<em>赋值</em>：Ei...

EIgen:Matricx和vector类的定义和使用

在Eigen中，所有<em>矩阵</em>和向量均为Matrix模板类的对象，向量是<em>矩阵</em>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<em>矩阵</em>操作，当然它的功能不止如此，由于本人只用到了它的<em>矩阵</em>相关操作，所以这里只给<em>出了</em>它的一些<em>矩阵</em>相关的简单用法，以方便快速入门。<em>矩阵</em>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<em>矩阵</em>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库行列赋值操作的Bug

Eigen版本：<em>eigen</em>3.3.4没有见过这么奇怪的Bug......进行行列<em>赋值</em>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<em>矩阵</em>的行或者列进行<em>赋值</em>； Eigen::MatrixXf square1= Eigen::MatrixXf::Constant(30,30,1); Eigen::MatrixXf square2 = Eigen::Matri...

Eigen学习（二）

本文算是对官网手册的翻译吧，参考：http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/dox/group__TutorialMatrixClass.htmlMatrix类在Eigen中，所有的<em>矩阵</em>和向量都是Matrix模板类的对象，向量只是特殊的<em>矩阵</em>而已，无论是行向量还是列向量。Matrix类共有6个模板参数，主要使用的是前三个参数，剩余的都有默认值，前三个参数分别是Matrix&amp;lt;type...

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<em>矩阵</em>，编译时确定维数 Matrix Eigen

Eigen库下声明变量时——谨记要初始化

Eigen库下声明变量时——谨记要初始化 Eigen是一个高层次的C ++库，有效支持线性代数，<em>矩阵</em>和矢量运算，数值分析及其相关的算法。 初用时遇到一个语法问题如下： Assertion `index &amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;= 0 &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp; index &amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt; size()' failed. Terminal完

Eigen复矩阵的使用[微记]

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

C++ 矩阵计算库 Eigen 使用笔记（一）

C++ <em>矩阵</em>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。

矩阵怎么赋值？

class Matric { private: double m; public: //void FuZhi(。。。); //Matric(。。。); }; 我应该怎么<em>定义</em>这个<em>赋值</em>函数或构造函数，它的

Eigen矩阵运算开源库完全使用指南

Eigen库是一个开源的<em>矩阵</em>运算库，其利用C++模板编程的思想，构造所有<em>矩阵</em>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<em>矩阵</em>为其基本数据类型，向量也是一种特殊的<em>矩阵</em>。其所有<em>矩阵</em>数据类型都是由一个模板类Matrix生成。Matrix 类有6个模...

Eigen学习（五）块操作

这节介绍块操作的必要性。块指的是<em>矩阵</em>或数组中的一个矩形区域，块表达式可以用于左值或者右值，同样不会耗费运行时间，由编译器优化。使用块操作Eigen中最常用的块操作是block()方法，共有两个版本Block operationVersion constructing a dynamic-size block expressionVersion constructing a fixed-size b...

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，<em>定义</em>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...

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。 ...

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<em>矩阵</em>/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教程3 - 稀疏矩阵操作

稀疏<em>矩阵</em>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 *

C++之Eigen库中矩阵函数的粗略认知

Eigen官网函数库的使用：http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/dox/group__QuickRefPage.html /*#include &amp;lt;Eigen/Core&amp;gt; Matrix and Array classes, basic linear algebra (including triangular and selfadjoint products), arr...

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<em>动态</em><em>矩阵</em>和静态<em>矩阵</em>？ Eigen对于这问题的答案是：对于小<em>矩阵</em>（一般大小小于16）的使用固定大小的静态<em>矩阵</em>，它可以带来比较高的效率，对于大<em>矩阵</em>（一般大小大于32）建议使用<em>动态</em><em>矩阵</em>。   还需特别注意的是：如果特别大的<em>矩阵</em>使用了固定大小的静态<em>矩阵</em>则可

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<em>矩阵</em>（3X3）:Eigen::Matrix3d——用一个<em>矩阵</em>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库类类型作为函数参数

英文原文衔接：http://<em>eigen</em>.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<em>矩阵</em>(Martix type)类型参数的函数，表

Eigen库四元数表示顺序

Eigen::Quaterniond Q(1,2,3,4)  表示顺序为：w=1, x=2, y=3, z=4。 同理其余常用四元数数组顺序为q[w,x,y,z] euler = R.eulerAngles（2,1,0）其中2,1,0表示旋转顺序为zyx，euler[0], euler[1], euler[2]分别表示绕zyx三轴的旋转角度。...

Eigen教程4 - 稀疏矩阵快速参考指南

本文对稀疏<em>矩阵</em>SparseMatrix的主要操作进行了总结。首先，建议先阅读《Eigen教程2 - 稀疏<em>矩阵</em>操作》。 <em>关于</em>稀疏<em>矩阵</em>，最重要的一点是：稀疏<em>矩阵</em>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<em>矩阵</em>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<em>矩阵</em>初始化构造函数 默认列优先。 SparseMatrix&lt;double&gt; sm1(1000,1000); //创建一个

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、<em>矩阵</em>、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<em>矩阵</em>相加，或者<em>赋值</em>，需要用到cast函数：    Matrix3d m = Matrix3d::Random();     Matrix3f m2 = m.cast&amp;lt;float&amp;gt;(); Matrix3d m = Matrix3d::Random(); Matrix3f m2 = Matrix3f::Random(); Matrix3f ...

ROS中使用Eigen库

——参考书《A Systematic Approach to Learning Robot Programming with ROS》 ROS中的数据操作需要线性代数，Eigen库是C++中的线性代数计算库。它独立于ROS，但是在ROS中可以使用。在CMakeLists.txt文件中要做以下配置 #uncomment the following 4 lines to use the Eig...

eigen 总结（一）

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

c++中创建一个三维数组

来自一个论坛

C++矩阵工具包Eigen使用入门

Eigen非常方便<em>矩阵</em>操作，当然它的功能不止如此，由于本人只用到了它的<em>矩阵</em>相关操作，所以这里只给<em>出了</em>它的一些<em>矩阵</em>相关的简单用法，以方便快速入门。<em>矩阵</em>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<em>矩阵</em>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 学习笔记（一）

最近由于工作原因，所以需要学习使用 EigenEigenEigen，顺便写一下学习笔记，方便你我他。 简介 简单的说，EigenEigenEigen 就是一个线性代数的 C++C++C++ 库，它对<em>矩阵</em>（MatrixMatrixMatrix）和向量（VectorVectorVector）等相关线性代数的运算操作进行了比较系统的实现。 注意：后文的示例代码中使用的变量名之间并无上下文关系，只是...

Eigen库要点

旋转<em>矩阵</em>，旋转向量，四元数关系如下： 另外，初始化（<em>赋值</em>）变换<em>矩阵</em>T的方式为： Isometry3d Tcw(rotation)；//rotation可以是旋转<em>矩阵</em>，可以是四元数，可以是旋转向量 Tcw.pretranslate(t);//添加平移向量 //或者： Isometry3d Tcw=Isometry3d::Identity()//如果没有直接初始化，先设为单位阵 Tcw.pre...

——Eigen介绍及简单使用（PCL库实现）

转载自：https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/47378515，          Eigen是可以用来进行线性代数、<em>矩阵</em>、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...

【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 <em>矩阵</em><em>定义</em> #include Matrix A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrix B; // Fixed rows, dynamic cols. Mat

Eigen保存矩阵

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

由于数组赋值超过定义的范围造成的错误

你好 这是ccf中的一道试题： 我使用c语言按照样例输入做了尝试： #include   struct hello { int x1; int y1; int x2; int y2; }; main() { int NUM=2; struct hello a[NUM]; a[0].x1=1; a[0].y1=1; a[0]

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<em>矩阵</em>。然而工作一年都没碰到Eigen，突然今天要用到求解稀疏<em>矩阵</em>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

SLAM十四讲第三章Eigen库学习笔记

#include #include #include #include using namespace std; int main(int argc, char **argv) {     Eigen::Matrix m_33;//三维<em>矩阵</em>     m_33     Eigen::Vector3d v_3d;//三维向量，其实也可以用Matrix建立向量     v_

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<em>矩阵</em>类型matirxX(d)一致 for(dou

tensorflow的一些用法（矩阵初始化，变量定义，运算）

必导入的2个包 import tensorflow as tf import numpy as np   #情形1 <em>矩阵</em>运算 #构建3*4的0<em>矩阵</em> matrix_1 = np.zeros((3,4)) x=tf.constant([[2,2],[2,1]],name='a') y=tf.constant([[0,1],[3,5]],name='b') with tf.Se

[SLAM]（3-2）：使用Eigen表示矩阵、向量及相关计算

结合 高翔老师的著作《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》，加上小白的工程经验共同完成。建议作为笔记功能反复使用。 1.Eigen        Eigen是一个C++开源线性代数库。相比于其他库，Eigen 特殊之处在于，它是一个纯用头文件搭建起来的库。我们在使用时，只需引入Eigen的头文件即可，不需要链接它的库文件（因为它没有库文件）。        Eigen是<em>矩阵</em>的基本数据单元，他是...

使用Eigen库和stl容器时遇到问题

在程序中使用了这样的容器 std::vector p;由于Eigen自身分配空间方法与stl空间分配的问题，在执行push_back()操作时，有时会弹出如下的错误信息，并导致程序崩溃。 Assertion failed: (reinterpret_cast(array) & 0xf) == 0 && "this assertion is explained here: " "http://e

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<em>矩阵</em>常用操作，线性<em>矩阵</em>的分解，稀疏<em>矩阵</em>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<em>矩阵</em>，四元数，旋转<em>矩阵</em>）。贴出的代码并没有涵盖Eigen3的所有操作，

Eigen demo与文件读写 汇总

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

Eigen矩阵运算库使用记录

最近一直在做工程上的事情，比较多的使用了Eigen<em>矩阵</em>运算库。简单说一下Eigen的特点：(1) 使用方便、无需预编译，调用开销小(2) 函数丰富，风格有点近似MATLAB，易上手； (3) 速度中规中矩，比opencv快，比MKL、openBLAS慢；Eigen3.3版本链接 http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page注：绝大部分使用说

【高性能】Eigen矩阵库使用事项

1、Eigen库只有<em>矩阵</em>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<em>矩阵</em>，尤其是固定大小的<em>矩阵</em>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

C/C++ 定义并赋值二维数组

【数组与指针】如何在C/C++中<em>动态</em>分配二维数组 在C/C++中<em>动态</em>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．<em>动态</em>申请列大小固定的二维数组 二．C语言中<em>动态</em>申请连续的二维数组 三．C++语言中<em>动态</em>申请连续的二维数组  

C++矩阵计算库Eigen3之：矩阵的基本操作和运算

C++<em>矩阵</em>计算库Eigen3之：<em>矩阵</em>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<em>矩阵</em>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/<em>eigen</em> root@master:# ./mat m = 94.0188 89.

eigen使用

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

线性代数矩阵以及Eigen库的介绍、编译和使用

原博主博客地址：https://blog.csdn.net/qq21497936 本文章博客地址：https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/84339214                线性代数<em>矩阵</em>以及Eigen库的介绍、编译和使用   前话        研究Fec算法，需要使用到<em>矩阵</em>基本知识，主要包括加法、减法和乘法，先重温矩...

静态与动态两种方式来声明矩阵

1.静态方式一般是声明二维数组来储存，相对来说比较简单理解与操作，不足之处则是所占据的空间不能释放。如下两个<em>矩阵</em>相加 // test.cpp : <em>定义</em>控制台应用程序的入口点。 //使用静态存储实现，优点：简单、易实现，缺点：不能释放内存、对电脑要求高， //不能返回数 #include "stdafx.h" int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { d

Qt使用Eigen矩阵库

安装Eigen<em>矩阵</em>库下载 http://pan.baidu.com/s/1c2DpqCg Eigen官网 http://<em>eigen</em>.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:\......\<em>eigen</em>3添加头文件#incl

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<em>矩阵</em>计算，就研究了一下可以进行<em>矩阵</em>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

数组只能在初始化时整体赋初值。以后再赋值只能逐一改变了。

数组只能在初始化时整体赋初值。以后再<em>赋值</em>只能逐一改变了。很少用数组，都忘光了。以前没有注意这个，今天算是记住了。 分别遇到以下情况： 错误一：// 初始化后，不能整体<em>赋值</em>int ftime[] = new int[3];ftime[] = {5,12,16};解决方法：参见 “正确一” 正确一： int ftime[] = new int[3];  

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

用java创建并初始化一个动态的二维数组

String s = &quot;0,1;3,6,4;7,1&quot;; //创建一个新的数组 String[] a = s.split(&quot;;&quot;); //以;为分隔符返回一个数组 double[][] d; //创建一个只有名字的二维数组 d = new double[a.length][]; /...

eigen与opencv矩阵转换，eigen与matlab函数比照

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

Eigen库使用入门

为了将Matlab写的运动学程序转化为C++所编写的dll，需要用用到<em>矩阵</em>库Eigen，Eigen库是一个使用C++源码编写的<em>矩阵</em>库，基本上能满足计算中所需要用到的运算，下面介绍一些库的入门学习。1.首先是<em>关于</em>固定大小<em>矩阵</em>，向量的<em>定义</em>，初始化 #include&amp;lt;iostream&amp;gt;#include&amp;lt;Eigen/Core&amp;gt; using namespace std;using n...

Eigen（4）矩阵基本运算

<em>矩阵</em>和向量的运算     提供一些概述和细节：<em>关于</em><em>矩阵</em>、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<em>矩阵</em>的乘机，v...

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

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

动态申请 二维数组 以及初始化、 赋值

<em>动态</em>分配数组 初始化

TensorFlow - 使用Eigen进行矩阵计算

TensorFlow - 使用Eigen进行<em>矩阵</em>计算 flyfish 假设不使用Eigen，是怎样的方式 首先include一些头文件 #include &amp;lt;utility&amp;gt; #include &amp;lt;vector&amp;gt; #include &amp;lt;cmath&amp;gt; #include &amp;lt;limits&amp;gt; #include &amp;lt;random&amp;gt; #include...

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

《视觉SLAM》第三章课后习题

题目：假设有一个大的Eigen<em>矩阵</em>，想把他的左上角3*3的块取出来，然后再<em>赋值</em>为I3*3，编程程序#include #include using namespace std;int main(){ Eigen::Matrix4d m=Eigen::Matrix4d::Random(); cout<<<<m.block

给Mat结构的矩阵赋值

int pData; for (int i=0;i&amp;lt;descripterL.rows;i++) { fscanf(fid,&quot;%f %f %f %f %f&quot;,&amp;amp;keypointL[i].pt.x,&amp;amp;keypointL[i].pt.y,&amp;amp;a,&amp;amp;b,&amp;amp;c);//给keypoint<em>赋值</em> for (int j=0;j&amp;lt;descri...

Eigen库 求解特征值特征向量

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

文章标题Eigen的矩阵运算使用

在ROS的Cmake中使用Eigen库进行<em>矩阵</em>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

[Python] Python数据类型(一) 整数、浮点数和字符串

1.标识符和关键字： 为对象引用赋予的名称称为标识符，有效的标识符包括引导字符和后续字符，只要是Unicode编码的字母，都可以充当引导字符，后续字符可以是数字，下划线，或任意非空字符； 1.标识符大小写敏感； 2.标识符不能使用关键字； 3.标识符不能和预<em>定义</em>的标识符同名；如NameError… 4.<em>关于</em>下划线的使用，应避免名称的前后都有下划线_,因为Python在<em>定义</em>各种特殊方法时，...

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<em>赋值</em>，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...

有关eigen库的一些简单用法

目录介绍安装Demo<em>矩阵</em>、向量初始化C++数组和<em>矩阵</em>转换<em>矩阵</em>基础操作点积和叉积转置、伴随、行列式、逆<em>矩阵</em>计算特征值和特征向量解线性方程最小二乘求解稀疏<em>矩阵</em>介绍Eigen是一个轻量级的<em>矩阵</em>库,除了稀疏<em>矩阵</em>不成熟（3.1有较大改进）以外,其他的<em>矩阵</em>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<em>eigen</em> 3.1.3下载最新的版本，然...

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<em>定义</em>以及特殊标量的表示与含义 2. 行向量的<em>定义</em>与<em>赋值</em> 3. <em>矩阵</em>的<em>定义</em>与<em>赋值</em>以及特殊<em>矩阵</em>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。

提取Eigen中Matrix元素等基本操作：Identity()函数、head()函数

1.对一个Eigen::Matrix3f类型的数据x，在想提取其第三行第一列元素时： （1）使用x.row(2).col(0)操作并<em>赋值</em>给一个变量，提示不能将Eigen...类型值<em>赋值</em>过去； （2）使用x(2,0)操作可以完成提出元素并<em>赋值</em>。   2.使用Identity()函数的作用：在<em>定义</em>变量时使用Eigen::Matrix4f x =  Eigen::Matrix4f::Identi...

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：<em>eigen</em>稀疏<em>矩阵</em>拼接（块操作） <em>eigen</em>稀疏<em>矩阵</em>拼接（块操作） <em>关于</em>稀疏<em>矩阵</em>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...

Opencv之Mat矩阵赋值小记

1. 指向同一内存空间 Mat A, C; A = Mat::ones(1,3, CV_32F); cout << "A:" << A << endl; Mat B(A); // 使用拷贝构造函数 cout << "B:" << B << endl; C = A

结构体中拥有Eigen成员

执行摘要 如果<em>定义</em>具有固定大小可矢量化Eigen类型成员的结构，则必须重载其“operator new”，以便生成16字节对齐的指针。 幸运的是，Eigen为您提供了一个宏EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW，可以为您完成。 哪种代码需要改动 代码应当如何修改 代码需要改动的原因 是否需要将所有的Eigen类型的成员放置在类的开头 如果想要...

C++小知识（十）——Eigen介绍及简单使用（PCL库实现）

Eigen是可以用来进行线性代数、<em>矩阵</em>、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。 我是使用PCL做的，对头文件 略有改动。

微信订阅号开发java_demo下载

微信订阅号开发java demo,只是接收、发送消息的接口。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/zhutulang/9423587?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhutulang/9423587?utm_source=bbsseo[/url]

《Java网络高级编程》作者殷兆麟—教学范例.rar下载

《Java网络高级编程》作者殷兆麟—教学范例 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/wondering88/2015654?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wondering88/2015654?utm_source=bbsseo[/url]

基于CORBA的构件技术在分布式信息系统中的应用研究(毕业论文)下载

基于CORBA的构件技术在分布式信息系统中的应用研究(毕业论文（非常有用） 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/guanzx/2105386?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/guanzx/2105386?utm_source=bbsseo[/url]

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