题目回顾:

假设有一个大的Eigen矩阵,我想把它的左上角3x3块提取出来,然后赋值为I3x3。编程实现.
解:提取大矩阵左上角3x3矩阵,有两种方式:
1、直接从0-2循环遍历大矩阵的前三行和三列
2、用矩阵变量.block(0,0,3,3)//从左上角00位置开始取3行3列

具体代码实现:

 #include<iostream>

 /*提取大矩阵左上角3x3矩阵,有两种方式:
1、直接从0-2循环遍历大矩阵的前三行和三列
2、用矩阵变量.block(0,0,3,3)//从左上角00位置开始取3行3列
*/ //包含Eigen头文件
#include<Eigen/Core>
#include<Eigen/Geometry> #define MATRIX_SIZE 30
using namespace std; int main(int argc,char **argv)
{
//设置输出小数点后3位
cout.precision();
Eigen::Matrix<double,MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE> matrix_NN = Eigen::MatrixXd::Random(MATRIX_SIZE,MATRIX_SIZE);
Eigen::Matrix<double,,>matrix_3d1 = Eigen::MatrixXd::Random(,);//3x3矩阵变量
Eigen::Matrix3d matrix_3d = Eigen::Matrix3d::Random();//两种方式都可以
/*方法1:循环遍历矩阵的三行三列 */
for(int i = ;i < ; i ++){
for(int j = ;j < ;j++){
matrix_3d(i,j) = matrix_NN(i,j);
cout<<matrix_NN(i,j)<<" ";
}
cout<<endl;
}
matrix_3d = Eigen::Matrix3d::Identity();
cout<<"赋值后的矩阵为:"<<matrix_3d<<endl; /*方法2:用.block函数 */
/*
cout<<"提取出来的矩阵块为:"<<endl;
cout<< matrix_NN.block(0,0,3,3) <<endl; //提取后赋值为新的元素
matrix_3d = matrix_NN.block(0,0,3,3);
matrix_3d = Eigen::Matrix3d::Identity();
cout<<"赋值后的矩阵为:"<<endl<<matrix_3d;
*/
return ;
}

视觉slam十四讲课后习题ch3--5题的更多相关文章

  1. 视觉slam十四讲课后习题ch3-7

    题目回顾: 设有小萝卜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=[0.35,0.2,0.3,0.1],t2=[0.3,0.1,0.1]^T (q的第一项为实部.请你把q归一化后在进行 ...

  2. 《视觉SLAM十四讲课后作业》第二讲

    1.设线性⽅程 Ax = b,在 A 为⽅阵的前提下,请回答以下问题:1. 在什么条件下,x 有解且唯⼀? 非齐次线性方程在A的秩与[A|B]的秩相同时方程有解,当R(A)=R(A,B)=n时方程有唯 ...

  3. 《视觉SLAM十四讲课后作业》第一讲

    1. 如何在 Ubuntu 中安装软件(命令⾏界⾯)?它们通常被安装在什么地⽅? 答:一般有两种安装方式(1)apt-get install (2)dpkg -i package.deb.系统软件一般 ...

  4. 视觉slam十四讲第七章课后习题7

    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 ...

  5. 视觉slam十四讲第七章课后习题6

    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/8545450.html 6.在PnP优化中,将第一个相机的观测也考虑进来,程序应如何 ...

  6. 浅读《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》--操作1--初识SLAM

    下载<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>源码:https://github.com/gaoxiang12/slambook 第二讲:初识SLAM 2.4.2 Hello SLAM(书本P2 ...

  7. 高博-《视觉SLAM十四讲》

    0 讲座 (1)SLAM定义 对比雷达传感器和视觉传感器的优缺点(主要介绍视觉SLAM) 单目:不知道尺度信息 双目:知道尺度信息,但测量范围根据预定的基线相关 RGBD:知道深度信息,但是深度信息对 ...

  8. 《视觉SLAM十四讲》第2讲

    目录 一 视觉SLAM中的传感器 二 经典视觉SLAM框架 三 SLAM问题的数学表述 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 本讲主要内容: (1) 视觉SLAM中的传感器 (2) 经 ...

  9. 《视觉SLAM十四讲》第1讲

    目录 一 视觉SLAM 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 一 视觉SLAM 什么是视觉SLAM? SLAM是Simultaneous Localization and Mappin ...

随机推荐

  1. HDU5179 beautiful number 题解 数位DP

    题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5179 题目大意: 给你一个数 \(A = a_1a_2 \cdots a_n\) ,我们称 \(A\) ...

  2. 「BZOJ1385」「Baltic2000」Division expression 解题报告

    Division expression Description 除法表达式有如下的形式: \(X_1/X_2/X_3.../X_k\) 其中Xi是正整数且\(X_i \le 1000000000(1 ...

  3. 「2018-12-02模拟赛」T1 最短路 解题报告

    1.最短路(short.pas/cpp/in/out) 问题描述: 小 C 终于被小 X 感动了,于是决定与他看电影,然而小 X 距离电影院非常远,现在假设 每条道路需要花费小 X 的时间为 1,由于 ...

  4. 【Python3爬虫】突破反爬之应对前端反调试手段

    一.前言 在我们爬取某些网站的时候,会想要打开 DevTools 查看元素或者抓包分析,但按下 F12 的时候,却出现了下面这一幕:   此时网页暂停加载,自动跳转到 Source 页面并打开了一个 ...

  5. 实现antd下拉框动态添加内容(与数据库交互)

    antd下拉控件的动态内容添加(与数据库交互) antd这个框架给开发带来了极大的方便,但同时,我认为还有一些不方便的地方:常用的逻辑在文档中没有体现.需要前端开发经验的人才能快速上手,而我刚刚接触这 ...

  6. Netty快速入门(06)Netty介绍

    前面简单的介绍了Java I/O 和NIO,写了示例程序. Java I/O是阻塞的,为了让它支持多个并发,就要针对每个链接启动线程,这种方式的结果就是在海量链接的情况下,会创建海量的线程,就算用线程 ...

  7. 【转】早该知道的7个JavaScript技巧

    我写JAVAScript代码已经很久了,都记不起是什么年代开始的了.对于JavaScript这种语言近几年所取得的成就,我感到非常的兴奋:我很幸运也是这些成就的获益者.我写了不少的文章,章节,还有一本 ...

  8. 微信授权流程和JSSDK调用流程

    概念理解 业务域名:当前业务使用的是哪个网站,好处:设置业务域名后,在微信内访问该域名下页面时,不会被重新排版.不出现“防欺诈盗号,请误支付或输入qq密码”的提示,微信认为该域名是安全的,客户也不觉得 ...

  9. render()到底渲染的什么?

    1.格式 render(request,"xx.html",{"xx": xx}) 2.本质 通过模板语言动态渲染字符串(HTML文件) 注意: 1.HTML文 ...

  10. 10.JavaSE之包机制

    包机制: 为了更好的组织类,Java提供了包机制,用于区别类名的命名空间 包语句的语法格式为: package pkg1[ . pkg2[ . pkg3...]]; package com.duan. ...