上一篇,我已经阐述了如何创建一个简单的NDK实例: NDK 开发实例一(Android.mk环境配置下) 在上一篇的基础上,我们来添加Eigen库,然后做一个简单实例. 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.下面我们介绍一下 如何添加Eigen库. 1.首先在Eigen官网(http://eigen.tuxfamily.org)下载最新的zip包,解压,获取Eigen源码库: 2.把Eigen文件夹的源码添加到 项目jni目录下.因为Eig

1．安装 sudo apt-get install libeigen3-dev 2. 解决 fatal error: Eigen/Core: No such file or directory 当调用 eigen 库时,会报错:fatal error: Eigen/Core: No such file or directory 这是因为 eigen 库默认安装在了 /usr/include/eigen3/Eigen 路径下,需使用下面命令映射到 /usr/include 路径下 sudo ln

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<, >

// // Created by qian on 19-7-16. // /* 相机位姿用四元数表示 q = [0.35, 0.2, 0.3, 0.1] x,y,z,w * 注意:输入时Quaterniond(w,x,y,z) W 在前!!! * 实现:输出四元素对应的旋转矩阵,旋转矩阵的转置, * 旋转矩阵的逆矩阵,旋转矩阵乘以自身的转置,验证旋转矩阵的正交性 * Vector3.normalized的特点是当前向量是不改变的并且返回一个新的规范化的向量: * Vector3.Normaliz

(<视觉SLAM十四讲>第三讲习题7)设有小萝卜一号和二号在世界坐标系中.一号位姿q1 = [0.35, 0.2, 0.3, 0.1],t1=[0.3, 0.1, 0.1].二号位姿q2=[-0.5, 0.4, -0.1, 0.2], t2=[-0.1, 0.5, 0.3].某点在一号坐标系下坐标为p=[0.5, 0, 0.2].求p在二号坐标系下的坐标 假设在世界坐标系中p点的坐标为P. 用四元数做旋转则有(在Eigen中四元数旋转为q×v,数学中则为q×v×q^-1): q1 × P +

1 使用矩阵作为函数参数介绍 文章来源Writing Functions Taking %Eigen Types as Parameters Eigen为了在函数中传递不同的类型使用了表达式模板技术.如果你传递一个表达式到函数时使用了Matrix作为参数,你的表达式会被隐含的作为Matrix模板传递给这个函数.这意味着你丢掉了表达式模板所带来的好处,这有如下两个缺点: 评估进模板的参数可能是无用或者无效的. 这只允许函数从表达式中读取而无法写入. 幸运的是这些表达式类型都有一个共同特点就是他们都

C++矩阵运算库Eigen介绍 C++中的矩阵运算库常用的有Armadillo,Eigen,OpenCV,ViennaCL,PETSc等.我自己在网上搜了一下不同运算库的特点,最后选择了Eigen.主要原因是Eigen体积较小,不用安装也不用编译,库是以头文件的形式给出,直接将它扔到我们自己的工程文件中即可,移植起来也无压力.我们可以在Eigen官网下载源文件. Eigen的HelloWorld 我这里使用的Eigen的版本为Eigen 3.3.3,源文件目录如下: 可以直接用记事本打开INST

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html 简介 Eigen是C++中可以用来调用并进行矩阵计算的一个库,简单了说它就是一个c++版本的matlab包. 安装 下载eigen:http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page#Download Eigen只包含头文件,因此它不需要实现编译,只需要你include到你的项目,指定好Eigen的头文件路径,编译项目即可.而且

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

Eigen库矩阵运算使用方法 Eigen这个类库,存的东西好多的,来看一下主要的几个头文件吧: ——Core 有关矩阵和数组的类,有基本的线性代数(包含 三角形 和 自伴乘积 相关),还有相应对数组的操作. ——Geometry 几何学的类,有关转换.平移.进位制.2D旋转.3D旋转(四元组和角轴相关) ——LU 逻辑单元的类,有关求逆,求行列式,LU分解解算器(FullPivLU,PartialPivLU) ——Cholesky 包含LLT和LDLT的乔里斯基因式分解法. (小科普:Chole

非方阵的矩阵的逆矩阵  pseudoInverse 伪逆矩阵是逆矩阵的广义形式,广义逆矩阵 matlab中是pinv(A)-->inv(A). #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<Eigen/Core> #include<Eigen/SVD> template<typename _Matrix_Type_> _Matrix_Type_ pseudoInverse(const

1.无法打开包括文件: “Eigen/Core”: 去github上下载最新的源码 2.  "The Eigen/Array header does no longer exist in Eigen3. All that functionality has moved to Eigen/Core." 把Eigen/Array文件删掉 参考:https://github.com/MRPT/mrpt/issues/225 3.编译好lib后,新建工程,测试ceres库能否使用,报错 1&g

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

参考博客:https://www.cnblogs.com/wongyi/p/8734346.html 1. 数据类型报错 /home/wy/workdir/slambook/ch3/useEigen/build> make -j2 Scanning dependencies of target eigenMatrix [ %] Building CXX object CMakeFiles/eigenMatrix.dir/eigenMatrix.cpp.o In :, from /home/wy/

(<视觉SLAM十四讲>第三讲习题7)设有小萝卜一号和二号在世界坐标系中.一号位姿q1 = [0.35, 0.2, 0.3, 0.1],t1=[0.3, 0.1, 0.1].二号位姿q2=[-0.5, 0.4, -0.1, 0.2], t2=[-0.1, 0.5, 0.3].某点在一号坐标系下坐标为p=[0.5, 0, 0.2].求p在二号坐标系下的坐标 假设在世界坐标系中p点的坐标为P. 用四元数做旋转则有(在Eigen中四元数旋转为q×v,数学中则为q×v×q^-1): q1 × P +

Eigen中的矩阵及向量运算 ,[+,+=,-,-=] ,[\*,\*=] ,[.transpose()] ,[.dot(),.cross(),.adjoint()] ,针对矩阵元素进行的操作[.sum(),.prod(),.mean(),minCoeff(),.maxCoeff,.trace()],[.norm()]向量求模,矩阵范数 注意事项: , Eigen中的矩阵和向量运算不会自动适应行列数,需要在编程的时候保证参与运算的矩阵和向量行列数可以进行运算 ,头文件<Eigen/Core>

本文讲述如何在VS2019中配置eigen eigen版本:eigen-3.3.9 百度网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1Bu5A58qV2n8doDs4NpPfJQ  提取码:cjbg 步骤: 下载eigen压缩包,并解压在你想要的位置. 1:右键单击项目名称选择属性: 2:在左侧找到:配置属性-->C/C++-->常规-->附加包含目录,找到解压缩的eigen-3.3.9文件夹位置,进行添加.点击确定,结束. 最后输入如下代码进行测试: #include &

题目回顾: 一般解线性方程Ax=b有哪几种做法?你能在Eigen中实现吗? 解: 线性方程组Ax = b的解法 : 1.直接法:(1,2,3,4,5) 2.迭代法:如Jacobi迭代法(6) 其中只有2 3方法不要求方程组个数与变量个数相等 下面简略说明下Jacobi迭代算法:由迭代法求解线性方程组的基本思想是将联立方程组的求解归结为重复计算一组彼此独立的线性表达式,这就使问题得到了简化,类似简单迭代法转换方程组中每个方程式可得到雅可比迭代式迭代法求解方程组有一定的局限性,比如下面Jacobi函

#include <iostream> using namespace std; #include <ctime> // Eigen 部分 #include <Eigen/Core> // 稠密矩阵的代数运算(逆,特征值等) #include <Eigen/Dense> #define MATRIX_SIZE 50 /**************************** * 本程序演示了 Eigen 基本类型的使用 *******************

http://blog.sina.com.cn/s/blog_602f87700102vdnw.html (2015-04-02 11:10:01) 转载▼     最近的一个项目中,需要自己编译OpenCV Android版本.(想要修改其中libopencv_java.so). 之前也做过OpenCV的完整编译,但当时必须使用OpenCV2.0版本(据说这个版本最快),想要在Android Native C层面使用OpenCV2.0 库,但OpenCV2.0并无Android版本,所以下载了

理论部分请看 :三维空间刚体运动 一.Eigen的使用 首先安装 Eigen: sudo apt-get install libeigen3-dev 一般都安装在 /usr/include/eigen3/ 中 代码: #include <iostream> #include <ctime> using namespace std; //Eigen 部分 #include <Eigen/Core> //稠密矩阵的代数运算 #include <Eigen/Dense&