视觉slam十四讲课后习题ch3--5题
题目回顾:
假设有一个大的Eigen矩阵,我想把它的左上角3x3块提取出来,然后赋值为I3x3。编程实现.
解:提取大矩阵左上角3x3矩阵,有两种方式:
1、直接从0-2循环遍历大矩阵的前三行和三列
2、用矩阵变量.block(0,0,3,3)//从左上角00位置开始取3行3列
具体代码实现:
#include<iostream> /*提取大矩阵左上角3x3矩阵,有两种方式:
1、直接从0-2循环遍历大矩阵的前三行和三列
2、用矩阵变量.block(0,0,3,3)//从左上角00位置开始取3行3列
*/ //包含Eigen头文件
#include<Eigen/Core>
#include<Eigen/Geometry> #define MATRIX_SIZE 30
using namespace std; int main(int argc,char **argv)
{
//设置输出小数点后3位
cout.precision();
Eigen::Matrix<double,MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE> matrix_NN = Eigen::MatrixXd::Random(MATRIX_SIZE,MATRIX_SIZE);
Eigen::Matrix<double,,>matrix_3d1 = Eigen::MatrixXd::Random(,);//3x3矩阵变量
Eigen::Matrix3d matrix_3d = Eigen::Matrix3d::Random();//两种方式都可以
/*方法1:循环遍历矩阵的三行三列 */
for(int i = ;i < ; i ++){
for(int j = ;j < ;j++){
matrix_3d(i,j) = matrix_NN(i,j);
cout<<matrix_NN(i,j)<<" ";
}
cout<<endl;
}
matrix_3d = Eigen::Matrix3d::Identity();
cout<<"赋值后的矩阵为:"<<matrix_3d<<endl; /*方法2:用.block函数 */
/*
cout<<"提取出来的矩阵块为:"<<endl;
cout<< matrix_NN.block(0,0,3,3) <<endl; //提取后赋值为新的元素
matrix_3d = matrix_NN.block(0,0,3,3);
matrix_3d = Eigen::Matrix3d::Identity();
cout<<"赋值后的矩阵为:"<<endl<<matrix_3d;
*/
return ;
}
视觉slam十四讲课后习题ch3--5题的更多相关文章
- 视觉slam十四讲课后习题ch3-7
题目回顾: 设有小萝卜一号和小萝卜二号位于世界坐标系中,小萝卜一号的位姿为:q1=[0.35,0.2,0.3,0.1],t2=[0.3,0.1,0.1]^T (q的第一项为实部.请你把q归一化后在进行 ...
- 《视觉SLAM十四讲课后作业》第二讲
1.设线性⽅程 Ax = b,在 A 为⽅阵的前提下,请回答以下问题:1. 在什么条件下,x 有解且唯⼀? 非齐次线性方程在A的秩与[A|B]的秩相同时方程有解,当R(A)=R(A,B)=n时方程有唯 ...
- 《视觉SLAM十四讲课后作业》第一讲
1. 如何在 Ubuntu 中安装软件(命令⾏界⾯)?它们通常被安装在什么地⽅? 答:一般有两种安装方式(1)apt-get install (2)dpkg -i package.deb.系统软件一般 ...
- 视觉slam十四讲第七章课后习题7
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/newneul/p/8544369.html 7.题目要求:在ICP程序中,将空间点也作为优化变量考虑进来 ...
- 视觉slam十四讲第七章课后习题6
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/newneul/p/8545450.html 6.在PnP优化中,将第一个相机的观测也考虑进来,程序应如何 ...
- 浅读《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》--操作1--初识SLAM
下载<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>源码:https://github.com/gaoxiang12/slambook 第二讲:初识SLAM 2.4.2 Hello SLAM(书本P2 ...
- 高博-《视觉SLAM十四讲》
0 讲座 (1)SLAM定义 对比雷达传感器和视觉传感器的优缺点(主要介绍视觉SLAM) 单目:不知道尺度信息 双目:知道尺度信息,但测量范围根据预定的基线相关 RGBD:知道深度信息,但是深度信息对 ...
- 《视觉SLAM十四讲》第2讲
目录 一 视觉SLAM中的传感器 二 经典视觉SLAM框架 三 SLAM问题的数学表述 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 本讲主要内容: (1) 视觉SLAM中的传感器 (2) 经 ...
- 《视觉SLAM十四讲》第1讲
目录 一 视觉SLAM 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 一 视觉SLAM 什么是视觉SLAM? SLAM是Simultaneous Localization and Mappin ...
随机推荐
- 两个int数组对比,返回差异数据
public static int[] DataDifference(int[] more, int[] few) { //差异Id var sbuNoItapSessionId = new int[ ...
- HDU3886 Final Kichiku “Lanlanshu” 题解 数位DP
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3886 题目大意: 给一定区间 \([A,B]\) ,一串由 /, \ , - 组成的符号串.求满足符号 ...
- Java虚拟机详解(十一)------双亲委派模型
在上一篇博客,我们介绍了类加载过程,包括5个阶段,分别是“加载”,“验证”,“准备”,“解析”,“初始化”,如下图所示: 本篇博客,我们来介绍Java虚拟机的双亲委派模型,在介绍之前,我先抛出一个问题 ...
- jedis的scan操作要注意cursor数据类型
环境 jedis3.0.0 背景 在使用jedis的"scan"操作获取redis中某些key时,发现总是出现类型转换的异常--"java.lang.ClassCastE ...
- 致Java初学者
致Java初学者 精心整理资料点击获取 前言 能看到这篇文章的朋友,应该都或多或少的了解Java,也许你现在是个菜鸟还在成长的路上.再此期间你一定遇到了很多困惑疑虑,对未来的学习方向感到很迷惑.作 ...
- Spring Boot2 系列教程 (六) | 使用 JdbcTemplates 访问 Mysql
前言 如题,今天介绍 springboot 通过jdbc访问关系型mysql,通过 spring 的 JdbcTemplate 去访问. 准备工作 SpringBoot 2.x jdk 1.8 mav ...
- async-await 线程分析
这里没有线程 原文地址:https://blog.stephencleary.com/2013/11/there-is-no-thread.html 前言 我是在看 C#8.0 新特性异步流时在评论里 ...
- 蒙蔽的FormBody
作为一个不算新人的新人,今天看到 了FormBody这个绿色字体,之前没有怎么注意过, 好了 ,发现了一篇文章,记录下. 这篇文章总结下来就是: 在前端穿过的数据是Json格式(当我们设置Conten ...
- Webpack实战(二):webpack-dev-server的介绍与用法
为什么要用webpack-dev-server 在开发中,我们都可以发现仅仅使用Webpack以及它的命令行工具来进行开发调试的效率并不高,每次编写好代码之后,我们需要执行npm run build命 ...
- day6 云道页面 知识点梳理(1)
关于块级元素.行内元素.行内块元素的梳理 (1)块级元素 特点: a.可以设置宽高,行高,外边距和内边距 b.块级元素会独占一行 c.宽度默认是容器的100% d.可以容纳内联元素 ...