作者:@houkai本文为作者原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/houkai/p/6349990.html 目录 混淆例子解决混淆问题混淆和component级的操作.混淆和矩阵的乘法总结 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 m

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

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

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 <

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 << , , ,

1. Efficient Expression Refer to this post http://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicWritingEfficientProductExpression.html, for dense matrix calculation. But what about sparse matrix product?? What does Eigen do when: - [Enhancement, unsolved] Sparse matr

  项目要进行比较多的矩阵操作,特别是二维矩阵.刚开始做实验时,使用了动态二维数组,于是写了一堆Matrix函数,作矩阵的乘除加减求逆求行列式.实验做完了,开始做代码优化,发现Matrix.h文件里适用性太低,而且动态二维数组的空间分配与释放也影响效率,于是寻找其他解决方案. 首先考虑的是与Matlab混合编程,折腾了半天把Matlab环境与VS2010环境之后,发现Matlab编译出来的函数使用起来也比较麻烦,要把数组转化成该函数适用的类型后才能使用这些函数.我的二维数组也不是上千万维的,估计

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+

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

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

Eigen Matrix 详解 在Eigen中,所有的matrices 和vectors 都是模板类Matrix 的对象,Vectors 只是一种特殊的矩阵,行或者列为1. Matrix的前三个模板参数 Matrix 类有6个模板参数,现在我们了解前三个足够.剩下的三个参数都有默认值,后面会探讨,现在不管他. Matrix 的三个强制的模板参数: Matrix<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime> Scal

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html 存储顺序 对于矩阵和二维数组有两种存储方式,列优先和行优先. 假设矩阵: 按行优先存储,内存中形式如下: 8 2 2 9 9 1 4 4 3 5 4 5 列优先,内存格式: 8 9 3 2 1 5 2 4 4 9 4 5 Matrix<int, 3, 4, ColMajor> Acolmajor; Acolmajor << 8, 2, 2, 9, 9, 1, 4, 4

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

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html 矩阵和向量的运算 提供一些概述和细节:关于矩阵.向量以及标量的运算. 介绍 Eigen提供了matrix/vector的运算操作,既包括重载了c++的算术运算符+/-/*,也引入了一些特殊的运算比如点乘dot.叉乘cross等. 对于Matrix类(matrix和vectors)这些操作只支持线性代数运算,比如:matrix1*matrix2表示矩阵的乘机,vetor+scalar

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html Matrix类 在Eigen,所有的矩阵和向量都是Matrix模板类的对象,Vector只是一种特殊的矩阵(一行或者一列). Matrix有6个模板参数,主要使用前三个参数,剩下的有默认值. Matrix<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime> Scalar是表示元素的类型,RowsAtComp

Ceres可以求解以下形式的有界约束非线性最小二乘问题: 这种形式的问题来源于科学工程的多个领域,从统计学的曲线拟合到计算机视觉中从图像中构建三维模型. 最近在做sfm方面的重建问题,需要对得到的相机位姿和3维点做BA优化,ceres-solver和g2o都能做ba ceres-solver是有依赖项eigen的,而且Ceres can also use Eigen as a sparse linear algebra library. 但是EIGENSPARSE 在camke的时候是默认关闭的

请输入以下命令进行安装: sudo apt-get install libeigen3-dev 一个库由头文件和库文件组成.Eigen头文件的默认位置在 “usr/include/eigen3” 中.如果不确定,可以输入以下命令查找: sudo updatedb locate eigen3 相比于其他库,Eigen的神奇之处在于,它是一个纯用头文件搭起建起来的库.这意味着你只能找到它的头文件,而没有.so或.a那样的二进制文件.在使用时只需引入Eigen的头文件即可,不需要链接库文件(因为它没有

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

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官网 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. ubuntu下安装: sudo apt-get install libeigen3-dev 默认安装路径 /usr/include/eigen3 执行复制命令: cp -r /usr/include/eigen3/Eigen/ /usr/include