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 &

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

一. 为什么要使用cmake 理论上说,任意一个C++程序都可以用g++来编译.但当程序规模越来越大时,一个工程可能有许多个文件夹和源文件,这时输入的编译命令将越来越长.通常一个小型C++项目可能含有十几个类,各类间还存在着复杂的依赖关系.其中一部分要编译成可执行文件,另一部分要编译成库文件.如果仅靠g++命令,我们需要输入大量的编译指令,整个编译过程会变得异常繁琐.因此,对于C++项目,使用一些工程管理工具会更加高效.历史上工程师们曾使用makefile进行自动编译,但cmake要比它更加方便

目录 前言 1.Eigen线性代数库的安装 2.Sophus李代数库的安装 3.OpenCV计算机视觉库的安装 4.PCL点云库的安装 5.Ceres非线性优化库的安装 6.G2O图优化库的安装 7.Octomap八叉树地图库的安装 8.DBoW3词袋模型库 正文 回到顶部 前言 本篇博客主要写了视觉SLAM常用库的安装方法,主要包括Eigen线性代数库.Sophus李代数库.OpenCV计算机视觉库.PCL点云库.Ceres非线性优化库和G2O图优化库等.安装步骤是直接从高翔大牛书上搬抄过来了

Tutorial CMakeLists用于告诉CMake我们要对这个目录下的文件做什么事情 cmake 的特点主要有: 1,开放源代码,使用类 BSD 许可发布.http://cmake.org/HTML/Copyright.html 2,跨平台,并可生成 native 编译配置文件,在 Linux/Unix 平台,生成 makefile,在苹果平台,可以生成 xcode,在 Windows 平台,可以生成 MSVC 的工程文件. 3,能够管理大型项目,KDE4 就是最好的证明. 4,简化编译构

设有⼩萝⼘1⼀号和⼩萝⼘⼆号位于世界坐标系中. ⼩萝⼘⼀号的位姿为:q1 = [0.55, 0.3, 0.2, 0.2], t1 = [0.7, 1.1, 0.2]T(q 的第⼀项为实部).这⾥的 q 和 t 表达的是 Tcw,也就是世界到相机的变换关系. ⼩萝⼘ ⼆号的位姿为 q2 = [−0.1, 0.3, −0.7, 0.2], t2 = [−0.1, 0.4, 0.8]T. 现在,⼩萝⼘⼀号看到某个点在⾃⾝的坐 标系下,坐标为 p1 = [0.5, −0.1, 0.2]T,求该向量在⼩萝

理论上说,任意一个C++程序都可以用g++来编译. 大家都知道,写程序大体步骤如下: 1.用编辑器编写源代码,如.c文件. 2.用编译器编译代码生成目标文件,如.o. 3.用链接器连接目标代码生成可执行文件,如.exe. makefile 但如果源文件太多,一个一个编译时就会特别麻烦,于是人们想到,为什么不设计一种类似批处理的程序,来批处理编译源文件呢? 于是就有了make工具,它是一个自动化编译工具,你可以使用一条命令实现完全编译. 但是你需要编写一个规则文件,make依据它来批处理编译,这个

部分内容from: Tensorflow C++ 从训练到部署(1):环境搭建 在之前的编译中,已经编译好了tensorflow_pkg相关的wheel.现在有一个需求,需要按照C++的代码进行模型加载和训练.查询资料后发现,需要重新编译一套TensorFlow支持的C++接口,主要是编译出来libtensorflow_cc.so和libtensorflow_framework.so这两个文件. bazel build -c opt --copt=-mavx --copt=-msse4.2 --

折腾了几乎一天,记录一下. 最大的坑是官网给出的 1.进入ceres源代码目录下的jni目录 2.EIGEN_PATH="指向eigen库目录,即包含EIGEN文件夹的那个文件夹” ndk-build 这方法的确编译出了一个近700M的静态库,但使用时总是未定义链接错误.现在想想跟以前编译OpenCV时遇到的错误相似, 解决的办法也相似,通过cmake调用ndk的工具链编译. 我编译动态库的命令 /home/hk/Android/Sdk/cmake/3.10.2.4988404/bin/cmak

第1步: 下载一个Eigen文件包,在官网下即可: http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page 第2步: 用Qt随便建一个GUI工程,在.pro下添加如下代码,路径就是解压Eigen的那个路径: INCLUDEPATH+=D:\Library\Eigen\Eigen 第3步: cpp文件中添加: // Qt下Eigen矩阵函数库的添加 #include<Eigen> #include<iostream> 主函数内部添加:

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

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

Eigen是一个能够进行线性代数运算的C++开源软件包,包含矩阵和矢量操作,Matlab中对矩阵的大多数操作都可以在Eigen中找到. 最近需要计算厄米特矩阵的逆,基于LLT分解和LDLT分解,自己写了几个代码,但精度不是很高,所以考虑了使用Eigen,精度和准确性还是蛮高的. 网址: http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page 1. 如何在代码中使用Eigen的函数 在Linux中编译C++代码,Eigen是不需要安装的,只需要把它

Eigen http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page 下载http://bitbucket.org/eigen/eigen/get/3.3.4.zip 2.91M Eigen  3.3.4  API documentation 配置:vs2013配置Eigen库 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/u012428169/article/details/71169546 项目->属性->c++常规--附加包

这个问题主要是由于头文件的编译问题引起的. 1.如果没有Eigen工具的,先下载Egien工具并配置. Egien可以去主页下载.配置时,打开你的c++工程属性页:配置属性->C/C++->常规->附加包含目录,然后添加你下载的Eigen的文件夹的路径即可.我的配置是: 2.配置好的,在编译时出现这种问题,主要是由于头文件的编译顺序问题. 如果按照下面这种顺序: #include <opencv2/core/eigen.hpp> #include <Eigen>

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) {

一:错误提示:error C2719: '_Val': formal parameter with __declspec(align('16')) won't be aligned 英文提示:error C2719: 'p': formal parameter with __declspec(align('16')) won't be aligned 中文提示:error C2719: "p": 具有 __declspec(align('16')) 的形参将不被对齐 导致整个现象的主要

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

背景: 使用NDT建图,帧率比较慢,打算使用gpu加速计算. ndt_gpu是一个使用gpu加速ndt计算的库,首先在工作空间编译这个包. 然后在ndtMap包中链接这个库,其CMakelists.txt添加如下内容, SET(CUDA_INCLUDE_DIRS /usr/local/cuda-10.0/include) find_package(CUDA) if (CUDA_FOUND) add_definitions(-DCUDA_FOUND) list(APPEND PCL_OPENMP_

// // 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

python是很容易上手的编程语言,但是有些时候使用python编写的程序并不能保证其运行速度(例如:while 和 for),这个时候我们就需要借助c++等为我们的代码提速.下面是我使用pybind11调用c++的Eigen库的简单介绍: 第一步:准备系统和IDE: Windows 10 vs2015 (用于调试c++代码) vscode (调试python代码) 第二步:python虚拟环境: 创建虚拟python虚拟环境: 在vscode的terminal中执行 python -m ven