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

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

Error as follow: 具体问题及解决办法描述如下: (引自http://www.fx114.net/qa-278-97757.aspx) /*****************************************************************************************************************/ 一:英文提示:error C2719: 'p': formal parameter with __declspec(a

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

博客参考:https://blog.csdn.net/huajun998/article/details/54311561 在程序中想使用类似于如下的容器 std::vector<Eigne::vector4f> centroids; 编译不通过,主要是访问centriods的时候,程序直接访问内存错误.原因是Eigen库使用了SSE加速,需要按照128位对齐,这导致了fixed-size vectorizable Eigen object必须16字对齐,例如Eigen库重载了new操作,然而

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);

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

首先熟悉Eigen库的用途,自行百度. 引入头文件: // Eigen 部分 #include <Eigen/Core> // 稠密矩阵的代数运算(逆,特征值等) #include <Eigen/Dense> 定义变量: Eigen 中所有向量和矩阵都是Eigen::Matrix,它是一个模板类. 它的前三个参数为:数据类型,行,列 Eigen 通过 typedef 提供了许多内置类型,不过底层仍是Eigen::Matrix 例如: Eigen::Matrix<, >

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

* { font-family: "Tibetan Machine Uni", "sans-serif", STFangSong; outline: none } 一.安装Eigen库 卸载老版本的Eigen 查找老版本 sudo updatedb locate eigen3 删除老版本文件 将列举出来了文件删除,筛选条件(必删除项)为: /usr/include/eigen3 /usr/lib/cmake/eigen3 /usr/share/doc/libeige

// 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是目前运行速度较快的C++矩阵运算库,而且其轻便小巧安装方便的特点简直是吸引人啊!特做此笔记,记录一下这个安装简单.体积轻巧.功能强大的C++库. 1. Download and Install Download Eigen官网下载Eigen压缩包,大约10M以内.(3.3.4版本的大小为2.91M) Install Eigen的另一大优势在于其方便的安装,完全不需要任何安装程序,解压压缩包就可以直接使用. 可以放在系统盘上,通过环境变量调用. 也可以直接丢到C++工程里,通过相对路径

本来课程要求用GUI界面来实现Eigen的旋转.平移操作的,但是接触GUI编程时间太短,虽然要求很简单,但是做了几天还是没有完成.就把命令行下面的简单的贴一下吧. main.cpp #include <iostream> #include <string> #include <map> #include <algorithm> #include "func.h" #include "Point.h" #include

path /usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/util 文件 Macros.h #define EIGEN_WORLD_VERSION 3 #define EIGEN_MAJOR_VERSION 2 #define EIGEN_MINOR_VERSION 92 即表示系统Eigen版本是3.2.92: 参考 1．CSDN博客: 完

code /* * File : haedPose.cpp * Coder: * Date : 20181126 * Refer: https://www.learnopencv.com/head-pose-estimation-using-opencv-and-dlib/ */ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <Eigen/Eigen> using namespace std; using namespace cv; int main

非方阵的矩阵的逆矩阵  pseudoInverse 伪逆矩阵是逆矩阵的广义形式,广义逆矩阵 matlab中是pinv(A)-->inv(A). #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<Eigen/Core> #include<Eigen/SVD> template<typename _Matrix_Type_> _Matrix_Type_ pseudoInverse(const

Eigen/Geometry 模块提供了各种旋转和平移的表示 旋转矩阵直接使用 Matrix3d 或 Matrix3f Eigen::Matrix3d rotation_matrix = Eigen::Matrix3d::Identity(); //初始化为一个单位阵. 旋转向量使用 AngleAxis Eigen::AngleAxisd rotation_vector ( M_PI/, Eigen::Vector3d ( ,, ) ); //角+轴:沿 Z 轴旋转 45 度 旋转矩阵和旋转向量

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定义 Map(PointerArgType dataPtr, Index rows, Index cols, const StrideType& stride = StrideType()) 可以看出,构建map变量,需要三个信息:指向数据的指针,构造矩阵的行数和列数 map相当于引用普通的c++数组,进行矩阵操作,而不用copy

原文链接:https://blog.csdn.net/m0_38055352/article/details/102900516

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