关于Eigen矩阵,既然给出了动态的定义,又为何赋值时出错? [问题点数:50分]

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关于eigen动态矩阵的使用问题
各位大神,我使用<em>eigen</em><em>矩阵</em>库写如下代码使用<em>动态</em><em>矩阵</em>库,老是<em>出错</em> Matrix GT; GT(0,0)=a1; 给它元素<em>赋值</em>报错,是什么地方<em>出错</em>了吗? 求大神们给
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;
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
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: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(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
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...
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 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: 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/8490653Eig
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。
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...
开源矩阵计算工具——Eigen的简单用法
1、  <em>矩阵</em>的<em>定义</em> Eigen中<em>关于</em><em>矩阵</em>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>  
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在调用函数里面的问题
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在类使用前声明了引用类,使用时还是提示“使用了未定义类型”怎么办?
#include #include using namespace std; class ICommand;//一早就声明这哥们 class Concrete
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(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,...
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.
c++矩阵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的简单使用(转)
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<em>动态</em>库的方式供用户使用。 <em>矩阵</em>的<em>定义</em>:Eigen中<em>关于</em><em>矩阵</em>
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。
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
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<em>动态</em>Eigen <em>矩阵</em> Mapping array back to an existing Eigen matrix 准备工作: #include &amp;lt;Eigen/Dense&amp;gt; using namespace Eigen; 构建一个<em>动态</em><em>矩阵</em>,并创建一个数据,一维即可: MatrixXf testMat; float tt[] = {1.2, ...
Armadillo C++ linear algebra library 学习笔记(6)——生成矩阵
1、主对角线为1的<em>矩阵</em>A、通过调用”eye(rows, cols)”函数生成主对角线为1的<em>矩阵</em>。 B、示例#include #include using namespace arma; int main() { //生成大小为3x4,主对角线为1的<em>矩阵</em> mat B = eye(3,4); B.print("<em>矩阵</em>B:\n");
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...
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
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: 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
Armadillo C++ Library
Armadillo 简介Armadillo C++ Library是一种C++的线性代数库(<em>矩阵</em>数学),具有良好的平衡速度与易用性。其底层可以调用不同的BLAS和LAPACK库来提高效率,同时利用模板编程提高了代码的操作性官网下载链接:点这里下载Visual Studio安装步骤1 解压后进入目录 \armadillo-7.950.1\include\armadillo_bits\config.hp
矩阵转置,请问我哪里错了?">"大神,求解"矩阵转置,请问我哪里错了?
#include using namespace std; void main() { int a,b; int k,l,i,j,n,m; cin>>n; cin>>m; for(
Eigen学习(三) 矩阵和向量的运算
继续翻译,原文链接:http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/dox/group__TutorialArrayClass.html这一节主要介绍如何在Eigen中实现<em>矩阵</em>、向量及标量之间的运算。Eigen提供了一些<em>矩阵</em>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...
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 ...
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: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中的变换矩阵
Eigen是一个<em>矩阵</em>计算的开源库,PCL中用了Eigen作为第三方做<em>矩阵</em>运算。这里借以介绍一下<em>矩阵</em>变换。 <em>矩阵</em>变换(affine transformation)包括旋转(rotation),平移(translation)和尺度(scale)变换。用<em>矩阵</em>表示就是这样的: 那么在三维点云里要表示变换<em>矩阵</em>,只需要旋转和平移:  Eigen::AngleAxisf ini
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 C++矩阵
Eigen是一个C++线性运算的模板库:他可以用来完成<em>矩阵</em>,向量,数值解等相关的运算。(Eigen is a C++ template library for linear algebra: matrices, vectors, numerical solvers, and related algorithms.)Eigen库下载 官网: http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/in...
stm32 奇怪的位赋值问题 出错
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
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
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
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
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...
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
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 *
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    )
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 Eigen几何模块Geometry使用 四元素 欧式变换矩阵
视觉SLAM——第三章 Eigen几何模块Geometry使用 四元素 欧式变换<em>矩阵</em> github链接 点击打开链接 * 本程序演示了 Eigen 几何模块的使用方法 * 旋转向量 Eigen::AngleAxisd 角度 轴 Eigen::AngleAxisd rotation_vector ( M_PI/4, Eigen::V
《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
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()
Java中的赋值问题
Java中如果不给普通变量<em>赋值</em>,则使用该变量时编译器会报错。如下: 如果不给数组<em>赋值</em>,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[
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。 ...
MATLAB的变量、向量和矩阵定义赋值
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。
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];  
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
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
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
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
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...
【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
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++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<em>矩阵</em>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
python创建二维数组的不同方式以及整列赋值的问题
在C中输入二维数组形式非常熟悉(采用codeblocks):输入一行的数字,每个之间空格隔开,回车继续输下一行在python中采用同样的形式输入(采用PyCharm):代码如下:输入:其中输入3-&amp;gt;回车,输入4-&amp;gt;回车,表示构建了一个A[4][3]的<em>矩阵</em>。输入1 2 3-&amp;gt;回车,输入4 5 6-&amp;gt;回车,输入7 8 9-&amp;gt;回车,输入0 1 2-&amp;gt;回车输出:写此篇文...
C++ 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
Qt使用Eigen矩阵
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 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——四元数笔记
1. Quaternion
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...
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...
利用vector给动态数组赋值
#include #include #include using namespace std; void main() { //利用vector给<em>动态</em>数组<em>赋值</em> vector iv; int maxcnt; cout << "请输入元素数量:"; cin >> maxcnt; int temp; while (cin >> temp) { iv.push_back(temp
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<em>矩阵</em>和齐次坐标就是为了解决这个问题。 变换<em>矩阵</em>和齐次坐标 我们可以将上面从到变换的式子改写成用<em>矩阵</em>表...
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...
Eigen的基本用法
#include &amp;lt;iostream&amp;gt; #include &amp;lt;cmath&amp;gt; using namespace std; #include &amp;lt;ctime&amp;gt; // Eigen 部分 #include &amp;lt;Eigen/Core&amp;gt; // 稠密<em>矩阵</em>的代数运算(逆,特征值等) #include &amp;lt;Eigen/Dense&amp;gt; #include &amp;lt;Eige...
Eigen中欧拉角,旋转向量,旋转矩阵,四元数的转换
三维空间的旋转可以用欧拉角,旋转向量,旋转<em>矩阵</em>,四元数来表示。 首先是欧拉角表示法,我们可以用绕某个轴旋转来表示。 旋转向量就是用一个旋转轴和一个旋转角来表示旋转。 旋转<em>矩阵</em>用一个<em>矩阵</em>来表示空间中的旋转变换关系。 四元数用4个变量来表示旋转(增加一个纬度),可以避免万向节锁现象。具体转换公式可参考《视觉slam十四讲》这本书。下面的程序为使用Eigen库进行转换。 (1)旋转向量->旋转矩
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
eigen库使用心得
随时查阅<em>eigen</em>库官方文档 这里主要记录C++<em>矩阵</em>算法包<em>eigen</em>库使用过程中遇到的一些问题
C/C++ 定义赋值二维数组
【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  
动态初始化下拉框以及修改操作时的下拉框赋值
写在前面的话: 本博客只是为了记录我在工作中遇到的一些bug,以便日后重蹈覆辙,目前我还是一名在校大四学生,在公司实习不足半年,可能记录的问题会非常简单和出现一些错误,希望各位浏览的大神一笑而过,不吝指教,文明看帖,拒绝喷子,谢谢! 言归正传,今天在公司做一个多表的级联查询,在做搜索功能时,初始化select下拉框遇到了一些问题,因为下拉框的初始化值需要绑定数据库。一
Eigen的几何模块
#include &amp;amp;amp;lt;iostream&amp;amp;amp;gt; #include &amp;amp;amp;lt;cmath&amp;amp;amp;gt; using namespace std;#include &amp;amp;amp;lt;Eigen/Core&amp;amp;amp;gt; #include &amp;amp;amp;lt;Eigen/Geometry&amp;amp;amp;gt;int main( ) { Eigen::Ma
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
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我们是很有底线的