参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306568 https://byjiang.com/2017/11/18/SVD/ http://www.bluebit.gr/matrix-calculator/ https://stackoverflow.com/questions/3856072/single-value-decomposition-implementation-c https://stackoverflow.com/questions/35665090

原文地址C++矩阵库 Eigen 快速入门 不仅有函数的基本形式,还有对应的matlab函数,用起来很方便. Eigen 矩阵定义 #include <Eigen/Dense> Matrix<double, 3, 3> A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrix<double, 3, Dynamic> B; // Fixed rows, dynamic cols. Matrix<double, Dynam

// A simple quickref for Eigen. Add anything that's missing. // Main author: Keir Mierle #include <Eigen/Dense> Matrix<double, 3, 3> A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrix<double, 3, Dynamic> B; // Fixed rows, dynamic cols.

Eigen为Matlab转换为C++提供了一个简单的语法级别的代码迁移工具. 对一些代码进行了扩充,以便程序由Matlab到Eigen的移植................... 参考链接:http://eigen.tuxfamily.org/dox/AsciiQuickReference.txt // A simple quickref for Eigen. Add anything that's missing. // Main author: Keir Mierle (对浮点数的计算使用M

使用Eigen 库:进行svd分解,形如 A = U * S * VT. JacobiSVD<MatrixXd> svd(J, ComputeThinU | ComputeThinV); U = svd.matrixU(); V = svd.matrixV(); A = svd.singularValues(); Eigen::JacobiSVD< _Matrix_Type_ > svd(a ,Eigen::ComputeThinU | Eigen::ComputeThinV);

参考: http://eigen.tuxfamily.org/dox/AsciiQuickReference.txt // A simple quickref for Eigen. Add anything that's missing. // Main author: Keir Mierle #include <Eigen/Dense> Matrix<, > A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrix<, Dyna

最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. 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.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有

最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. 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.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有

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

该方法源于<Least-Squares Rigid Motion Using SVD>,原文推导十分详细,这里自己也仔细推导了一遍,有些地方加以注释整理. 问题定义 假设我们有两个点云集合\(\mathcal{P}=\left\{\mathbf{p}_{1}, \mathbf{p}_{2}, \ldots, \mathbf{p}_{n}\right\}\)和\(\mathcal{Q}=\left\{\mathbf{q}_{1}, \mathbf{q}_{2}, \ldots, \mathbf{

作业文件 machine-learning-ex7 1. K-means聚类 在这节练习中,我们将实现K-means聚类,并将其应用到图片压缩上.我们首先 从二维数据开始,获得一个直观的感受K-means算法是如何工作的.之后我们将K-means算法应用到图片压缩上,通过减少出现在图片上的颜色的数量. 1.1 实现K-means K-means算法是一种聚类算法,自动将相似的的数据聚成一类.具体来说,给定一个数据集,我们想要将这些数据集聚成一个个簇,K-means的一个直观理解就是从猜测初始聚类

1.之前仍然是需要创建find_feature_matches,和pixel2cam,一个是用来匹配描述子的,一个是把像素坐标转成归一化平面坐标的.里面的变量都要带上&.2.因为是3d-3d.所以这里读取了两个深度图.depth1,depth2.跟之前一样.不同的是第二张图片的像素坐标也要转成空间点坐标.转成空间点坐标不需要旋转和平移.ushort d1=depth.ptr<unsigned short>(int(keypoints_1[m.queryIdx].pt.y)[int(ke

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/lizichao/p/4800513.html 词汇表 想要玩得转R,重要的一点是有一个好的工作词汇表.以下是我认为的一个好的词汇表.你不必熟悉每个函数的细节,但是你应该知道它们的存在.如果词汇表中的函数你没有听说过,我强烈建议你阅读下相关文档. 我阅读了base包.stats包.untils包所有的函数,并提取了我认为最重要的函数,组成了下列的词汇表.列表中也有一些其他包中的重要函数,而且还有一些更加重要的,比如options().

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,程序应该如何书写?最后结果会有何变化? 分析:在ICP例程中,本书使用的是自定义的一个继承BaseUnaryEdge的边,从例子中的EdgeProjectXYZRGBDPoseOnly这个类在linearizeOplus中写下了关于位姿节点的雅克比矩阵,里面也没有相机模型参数模型(没有涉及到相机内

这个周开始要着手实现网格水印的代码了,虽然还什么都不会,但也只能一步步摸索着往前走了. 我要实现的论文题目是<<Watermarking 3D Polygonal Meshes in the Mesh Spectral Domain>>,之前的博客中有过这篇论文的理论分析,看起来貌似不难,但动手实现起来的时候还是挺困难的.首先要解决的问题就是配置实验环境. 一开始我打算用Eigen对拉普拉斯矩阵进行特征值分解,因此就涉及到Eigen的配置.Eigen是一个开源的矩阵运算库,里面封装

格式:n=norm(A,p) 功能:norm函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p的不同可得到不同的范数 以下是Matlab中help norm 的解释: NORM Matrix or vector norm. For matrices... NORM(X) is the 2-norm of X. NORM(X,2) is the same as NORM(X). NORM(X,1) is the 1-norm of X. NORM(X,inf) is the infinity norm of

%svd chengxu A = [5 5 0 5;5 0 3 4; 3 4 0 3; 0 0 5 3; 5 4 4 5; 5 4 5 5]; A = A'; [U S V] = svd(A); U = U(:,1:4); S = S(1:4,1:4); V = V(:,1:4); reA = U*S*V'; %give one new user bob = [5 5 0 0 0 5]; uservector = bob*V*S; for i = 1:1:size(A,1) temp = U(i

clear all;close all;clc;img1=imread('Corner.png');img2=imread('Corner1.png');img3=imread('Corner2.png'); img1=imresize(img1,[35 90]); %Matlab的svd不支持太大的数据,我把数据变小了.img2=imresize(img2,[35 90]);img3=imresize(img3,[35 90]); [height width]=size(img2);a=res

Matlab进行矩阵填充时可以填充空矩阵,相当于空矩阵不存在,例如一下代码: P_RES = [ P_xv P_xvy P_xv*dy_dxv'; P_yxv P_y P_yxv*dy_dxv'; dy_dxv*P_xv dy_dxv*P_xvy dy_dxv*P_xv*dy_dxv'+... dy_dhd*Padd*dy_dhd']; 结果是可行的. 而使用C++ Eigen时,使用的填充代码是这样的:     Eigen::MatrixXf  P13,P23,P33,P31,P32;   

同型矩阵运算满足加法交换律.结合律:并存在单位元.逆元.和0元,为同型矩阵对加法的交换环. Eigen的简单运算参考:http://blog.163.com/jiaqiang_wang/blog/static/1188961532013625102721873/ 一.For Eigen 1.零初始化.单位阵.全1矩阵 //初始化状态向量和状态协方差 int initialize_x_and_p(Eigen::MatrixXf &x_k_k,Eigen::MatrixXf &p_k_k) {