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

C++实现离散余弦变换(参数为Eigen矩阵) 问题描述 昨天写了一个参数为二维指针为参数的离散余弦变换,虽然改进了参数为二维数组时,当数组大小不确定时声明函数时带来的困难,但使用指针作为参数也存在一些不足之处,比如需要手动寻址.容易出现指针越界等.因此这篇文章中的代码对昨天的代码做了进一步的改进,将函数的参数设置为Eigen矩阵,很好的避免了上述问题. DCT 代码的主体跟之前的代码没啥差别,主要就是改变了函数的参数类型 // DCT - Discrete Cosine Transform v

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;   

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+

// // 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

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 矩阵乘法的速度  < MKL矩阵乘法的速度,MKL矩阵乘法的速度与matlab矩阵乘法的速度相差不大,但matlab GPU版本的矩阵乘法速度是CUP的两倍,在采用float数据类型时10000*10000的矩阵乘法不到1秒

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

Function (函数名) Use (函数用处) add 矩阵加法,A+B的更高级形式,支持mask scaleAdd 矩阵加法,一个带有缩放因子dst(I) = scale * src1(I) + src2(I) addWeighted 矩阵加法,两个带有缩放因子dst(I) = saturate(src1(I) * alpha + src2(I) * beta + gamma) subtract 矩阵减法,A-B的更高级形式,支持mask multiply 矩阵逐元素乘法,同Mat::mu

1. 数组转化为Eigen::Matrix ]; cout << "colMajor matrix = \n" << Map<Matrix3i>(array) << endl; // map a contiguous array as a column-major matrix cout << , , RowMajor>>(array) << endl; // map a contiguous arra

1 信号处理中的卷积 无论是信号处理.图像处理还是其他一些领域,我们经常会在一些相互关联的数据处理中使用卷积.卷积可以说是算法中一个非常重要的概念.这个概念最早起源于信号处理之中. 假设对于一个线性系统其在单位脉冲δ(t)的响应下,输出为h(t).那么在Aδ(t)的响应下输出为Ah(t).而所有的信号都可以用δ(t)乘以一个系数的和来表示.即 .于是对于线性系统而言,我们可以将当前及过去所有时刻信号(看出无数个脉冲乘以系数)产生的输出进行叠加来得到当前时刻的输出.即对于任意时刻 的输出为 .关于

1.4 块运算 块是矩阵或数组的一个矩形部分.块表达式既可以做左值也可以作右值.和矩阵表达式一样,块分解具有零运行时间成本,对你的程序进行优化. 1.使用块运算 最常用的块运算是.block()成员函数.以下是两个版本的块定义: 块运算 动态大小的块定义版本 指定大小的块定义版本 定义从第i行第j列开始的大小为PxQ的块 matrix.block(i,j,p,q); matrix.block<p,q>(i,j); 在eigen中行数和列数都是从0开始的! 这两个版本可以用于指定大小和动态大小的

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7908e1290101i97z.html 综述: OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口,其效率与OpenCV一样. OpenCV将向量作为1维矩阵处理. 矩阵按行存储,每行有4字节的校整. //由于opencv的矩阵式一位数组或者一位指针,所以我们只能利用opencv的函数对矩阵元素进行操作(当然这样也是最安全的做法,- -!太不习惯了) 分配矩阵空间: CvMat* cvCreat

版权所有,转载请注明出处. R6010 -abort() has been called 环境: Windows7 旗舰版 64Bit Visual studio 2012 编译32Bit运行程序 Eigen 矩阵库 GLEW opengl扩展库 问题描述: 莫名其妙的遇到了R6010错误,通过屏蔽代码最终将问题定义到这个示例程序范围内.当定义了函数opengl_fun()后,应用程序就会链接GLEW.dll库.运行程序,就会在代码: CTemp *ptTemp = new CTemp(); 发

1 综合评价模型建立步骤 综合评价模式是一种对一个或多个系统进行评价的模型.一般分为如下几个步骤: 选取评价指标,指标的选取应该具有独立性和全面性. 得到m×n测量矩阵,每一行表示一个带评价系统(共m行),没一列表示一个评价指标(共n列). 对测量矩阵每个指标进行一致化处理.指标一般有极小型,居中型和区间型,一般都转化为极大型. 进行无量纲化处理.常用的方法有标准差法.极值差法.功效系数法等. 确定评价指标权重向量.是固定权值还是动态权值?动态权值的隶属函数有分段变幂函数.偏大型正态分布函数.S

阅读笔记: 仅希望对底层有一定必要的感性认识,包括一些基本核心概念. Here只关注Graph相关,因为对编程有益. TF – Kernels模块部分参见:https://mp.weixin.qq.com/s/vwSlxxD5Ov0XwQCKy1oyuQ TF – Session部分,也可以在起专题总结:https://mp.weixin.qq.com/s/Bi6Rg-fEwyN4uIyRHDPhXg Tensorflow Download: https://github.com/tensorf

本文对应<R语言编程艺术> 第8章:数学运算与模拟: 第10章:输入与输出: 第11章:字符串操作: 第12章:绘图 ========================================================================= 数学运算与模拟 数学函数: 数学函数 说明 exp() 以自然常数e为底的指数函数 log() 自然对数 log10() 以10为底的常用对数 sqrt() 平方根 abs() 绝对值 sin(), cos() 三角函数 min()

本文归纳总结刷题常用到STL容器以及一些标准算法,主要包括: string.vector.map.pair.unordered_map.set.queue.priority_queue.stack,以及这些容器的常用操作,如插入.删除.查找.访问方式(迭代器or下标,C++11关键字auto了解吗?顺序访问or随机访问).初始化等.最后介绍头文件<algorithm>下的几个常用函数,尤其是sort. [string]C++字符串类型 1.插入操作 str.insert(pos,str);//

1.验证旋转矩阵是正交矩阵 感觉下面这篇博客写的不错 http://www.cnblogs.com/caster99/p/4703033.html 总结一下:旋转矩阵是一个完美的矩阵——正交矩阵.①行列式为1,②每个列向量都是单位向量且相互正交,③它的逆等于它的转置. 2.罗德里格斯公式的简单推导 http://blog.sina.com.cn/s/blog_ea828d2a0102wlk6.html 罗德里格斯旋转公式是通过反对称矩阵求旋转矩阵的方法,起初我在看别人写的姿态解算分析文章里看到,