4. Block operations 1) Using block operations Block of size(p, q), starting at (i, j) dynamic-size block expression: matrix.block(i, j, p, q); fixed-size block expression: matrix.block<p, q>(i, j); int main() { Eigen::MatrixXf m(,); m << , , ,…

c++ 的 eigen 类似于 python 的 numpy, 还有一个类似的库是 Armadillo, 当然还有 opencv. Armadillo 与 matlab 在函数名称上更接近, 但是 TensorFlow 和 Ceres 使用了 eigen. 这里不讲究谁优谁劣, 入门阶段迅速掌握一个, 用起来就够了. 1. The Matrix Class 1) The first three template parameters of Matrix Matrix<typename Scala…

在Eigen中,所有的矩阵Matrix和向量Vector都是由Matrix类构造的.向量只不过是矩阵的特殊形式,只有一列(列向量)或者一行. Matrix模板类有6个参数,其中前三个参数是必须的.前三个参数如下: Matrix<typename Scalar,int RowsAtCompileTime,int ColsAtCompileTime > Scalar 是 标量类型,取值可以是 float ,int double 等. RowsAtCompileTime 和 ColsAtCompil…

Eigen常规矩阵定义 1.使用 Eigen的使用在官网上有详细的介绍,这里对我学习过程中用到的基本操作进行介绍.首先是矩阵的定义.在矩阵类的模板参数共有6个.一般情况下我们只需要关注前三个参数即可.前三个模板参数如下所示: Matrix<typename Scalar,int RowsAtCompileTime,int ColsAtCompileTime> Scalar参数为矩阵元素的类型,该参数可以是int,float,double等. RowsAtCompileTime和ColsAtCo…

一.Eigen简介 Eigen是一个高层次的C ++库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法. Eigen适用范围广,支持包括固定大小.任意大小的所有矩阵操作,甚至是稀疏矩阵:支持所有标准的数值类型,并且可以扩展为自定义的数值类型:支持多种矩阵分解及其几何特征的求解:它不支持的模块生态系统 [2]  提供了许多专门的功能,如非线性优化,矩阵功能,多项式解算器,快速傅立叶变换等. 二.配置 1.下载是个zip包,然后解压到自己的目录(还是不建议解压在C盘).地址:http://…

1.extract_image_patches函数的使用: 假设Eigen::Tensor形状为(3,8,8,9),现在要对第二维.第三维根据size大小为(2,2),stride=(2,2),那么如果tensor类型是rowmajor类型,那么经过extract_image_patches后的数据就是(3,4*4,2,2,9)的5维数组,如果tensor类型是colmajor类型,那么得到的数据就是(3,2,2,4*4,9)的五维数组. Eigen::array<int, 2> reduct…

Eigen/Geometry 模块提供了各种旋转和平移的表示 旋转矩阵直接使用 Matrix3d 或 Matrix3f Eigen::Matrix3d rotation_matrix = Eigen::Matrix3d::Identity(); //初始化为一个单位阵. 旋转向量使用 AngleAxis Eigen::AngleAxisd rotation_vector ( M_PI/, Eigen::Vector3d ( ,, ) ); //角+轴:沿 Z 轴旋转 45 度 旋转矩阵和旋转向量…

首先熟悉Eigen库的用途,自行百度. 引入头文件: // Eigen 部分 #include <Eigen/Core> // 稠密矩阵的代数运算(逆,特征值等) #include <Eigen/Dense> 定义变量: Eigen 中所有向量和矩阵都是Eigen::Matrix,它是一个模板类. 它的前三个参数为:数据类型,行,列 Eigen 通过 typedef 提供了许多内置类型,不过底层仍是Eigen::Matrix 例如: Eigen::Matrix<, >…

最近为了在C++中使用矩阵运算,简单学习了一下Eigen矩阵库.Eigen比Armadillo相对底层一点,但是只需要添加头文库即可使用,不使用额外的编译和安装过程. 基本定义 Matrix3f是3*3矩阵,MatrixXf表示矩阵维数不确定,MatrixXf m(3,4)表示3*4矩阵. 'MatrixXd是double型,MatrixXf是float`型. 列优先和行优先 Eigen中存储Matrix用的是column-major,但是初始化赋值的时候是row-major Matrix3d…

1.  初始化 //外部指针初始化 ]={...}; ] = ...; kernels[].mu = Vector3d(_mu0); kernels[].sigma_inv = Matrix3d(_sigma_inv0); MatrixXf a(10,15); //初始化一个10行15列的矩阵 Vector2d a(5.0, 6.0); // 2维向量初始化维 5 6 //逗号初始化 Matrix3f m; m << , , , , , , , , ; 2. 遍历 MatrixXd m(,);…