本来课程要求用GUI界面来实现Eigen的旋转.平移操作的,但是接触GUI编程时间太短,虽然要求很简单,但是做了几天还是没有完成.就把命令行下面的简单的贴一下吧. main.cpp #include <iostream> #include <string> #include <map> #include <algorithm> #include "func.h" #include "Point.h" #include

R语言是一门非常方便的数据分析语言,它内置了许多处理矩阵的方法.下面列出一些常用的矩阵操作方法示例. 矩阵的生成 > mat <- matrix(:, ncol = , nrow = , byrow=TRUE, dimnames=list(c(paste(:, sep = :, sep = ".")))) > mat y. y. y. y. x. x. x. x. 16# 矩阵的行列名还可以使用rownames或者colnames进行修改 > rownames(

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素的进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换.镜像变换.缩放和旋转等.本文首先介绍了图像几何变换的一些基本概念,然后再OpenCV2下实现了图像的平移变换.镜像变换.缩放以及旋转,最后介绍几何的组合变换(平移+缩放+旋转). 1.几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 原图像任意像素计算该像素在变换后图像的坐标位置 变换

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,由于要进行大量的矩阵计算,就研究了一下可以进行矩阵计算的开源库,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,方便跨平台使用,打算去使用一下.详细内容可以参照官方文档:http://eigen.tuxfamily

题目大意: 就是根据它给的程序的要求,不断平移,缩放,旋转三维的点,最后计算出点的位置 这里主要是要列出三种转换方式的齐次矩阵描述 平移translate tx ty tz1 0 0 00 1 0 00 0 1 0tx ty tz 1缩放scale a b ca  0  0  00  b  0  00  0  c  00  0  0  1绕任意轴(过原点)旋转(注意要把轴向量归一化,否则点在旋转轴上时有问题) 这里是以(x,y,z)向量指向我们人的方向逆时针旋转 d 的弧度rotate x y

常常需要最图像进行仿射变换,仿射变换后,我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算,获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置,用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标. 仿射变换在:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚. 关于仿射变换的详细介绍,请见上面链接的博客. 我这里主要介绍如何在已经知道原图像中若干特征点的坐标之后,计算这些特征点进行放射变换之后的坐标,然后做一些补充. *

最近在做基于双目视觉的三维重建.比较opencv和matlab工具箱的立体标定结果精度时,发现貌似如果手工选取角点不那么离谱的话,matlab标定结果精度更高也更鲁棒.就想先用matlab标定好相机,再把结果供opencv函数加载使用.如何将Matlab标定结果的.mat文件转成需要的CvMat矩阵,就是本篇博客所要讲的. 主要参考:http://www.jianshu.com/p/ad6a2f8a3fc8 这里分以下三步来讲: 1.先在matlab中加载.mat文件成matlab中的矩阵; (

(<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 +

本文部分内容转自 https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 一.统计学概念 二.为什么需要协方差 三.协方差矩阵 注:上述协方差矩阵还需要除以除以(n-1).MATLAB使用cov函数计算协方差时自动除以了(n-1),opencv使用calcCovarMatrix函数计算后还需要手动除以(n-1) 协方差具体计算 以学生成绩举例:有5名学生,参加数学.英语.美术考试,得分如图 1.计算均值矩阵M 均值是对每一列求平均值:means=[66

1 矩阵基本运算简介 Eigen重载了+,-,*运算符.同时提供了一些方法如dot(),cross()等.对于矩阵类的运算符重载只支持线性运算,比如matrix1*matrix2是矩阵相乘,当然必须要满足矩阵乘法规则.对于向量和标量的加法(vector+scalar)这里并不支持,关于非线性运算这里暂不介绍. 2 加减运算 矩阵加减运算中必须要保证左右矩阵的行列对应相等.此外更重要的一点是,矩阵的类型也必须一致,这里的矩阵运算并不支持隐式的类型转换.矩阵运算中重载的运算符有: 二元运算符+:a+

1.2 矩阵和向量的运算 1.介绍 eigen给矩阵和向量的算术运算提供重载的c++算术运算符例如+,-,*或这一些点乘dot(),叉乘cross()等等.对于矩阵类(矩阵和向量,之后统称为矩阵 类),算术运算只重载线性代数的运算.例如matrix1*matrix2表示矩阵的乘法,同时向量+标量是不允许的!如果你想进行所有的数组算术运算,请看下 一节! 2.加减法 因为eigen库无法自动进行类型转换,因此矩阵类的加减法必须是两个同类型同维度的矩阵类相加减. 这些运算有: 双目运算符:+,a+b

一.矩阵Mat I,img,I1,I2,dst,A,B; double k,alpha; Scalar s; //注意Mat的行列号是从0开始的 //定义矩阵a,b,c Mat a,b,c; //生成三行四列的全一矩阵 CV_64F表示精度 a=Mat::ones(,,CV_64F); //a=mat::zeros(3,4,CV_64F);为生成全0 //把矩阵a复制给矩阵b 注意不能用b=a b=a.clone(); //矩阵a每一个元素乘以2 a=a.mul(); //矩阵b每一个元素乘以4

code /* * File : haedPose.cpp * Coder: * Date : 20181126 * Refer: https://www.learnopencv.com/head-pose-estimation-using-opencv-and-dlib/ */ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <Eigen/Eigen> using namespace std; using namespace cv; int main

初学Direct X(7) --位图的旋转,缩放以及平移 本文旨在实现通过D3DXMatrixTransformation2D函数实现位图的旋转,缩放以及平移操作,但是具体的原理部分会在后面进一步的探讨. 1. 使用 下面是D3DXMatrixTransformation2D函数的定义: D3DXMATRIX* D3DXMatrixTransformation2D( _Inout_ D3DXMATRIX *pOut, _In_ const D3DXVECTOR2 *pScalingCenter,

当从外界读入STL等三维模型时,其会按照它内部的坐标位置进行显示.因此它的位置和大小是确定的.但是在实际应用中,有可能需要人为地对这个模型在空间中进行旋转.平移或缩放等操作.VTK中有许多和旋转.平移相关的函数,下面一一进行测试. RotateX.RotateY.RotateZ(绕自身坐标轴旋转) Rotate the Prop3D in degrees about the X/Y/Z axis using the right hand rule. The axis is the Prop3D'

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html 归约.迭代器和广播 归约 在Eigen中,有些函数可以统计matrix/array的某类特征,返回一个标量. int main() { Eigen::Matrix2d mat; mat << 1, 2, 3, 4; cout << "Here is mat.sum(): " << mat.sum() << endl; cou

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html 高级初始化方法 本篇介绍几种高级的矩阵初始化方法,重点介绍逗号初始化和特殊矩阵(单位阵.零阵). 逗号初始化 Eigen提供了逗号操作符允许我们方便地为矩阵/向量/数组中的元素赋值.顺序是从左上到右下:自左到右,从上至下.对象的尺寸需要事先指定,初始化的参数也应该和要操作的元素数目一致. Matrix3f m; m << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9; st

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html 混淆 在Eigen中,当变量同时出现在左值和右值,赋值操作可能会带来混淆问题.这一篇将解释什么是混淆,什么时候是有害的,怎么使用做. 例子 MatrixXi mat(3,3); mat << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9; cout << "Here is the matrix mat:\n" << mat <

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html 原生缓存的接口:Map类 这篇将解释Eigen如何与原生raw C/C++ 数组混合编程. 简介 Eigen中定义了一系列的vector和matrix,相比copy数据,更一般的方式是复用数据的内存,将它们转变为Eigen类型.Map类很好地实现了这个功能. Map类型 Map的定义 Map<Matrix<typename Scalar, int RowsAtCompileTim