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

相信对于继承和多态的概念性我就不在怎么解释啦!不管你是.Net还是Java面向对象编程都是比不缺少一堂课~~Net如此Java亦也有同样的思想成分包含其中. 继承,多态,封装是Java面向对象的3大特征. 继承 如果用.Net写一个A类继承B类的话,写法会是大致如下: Public Class A : B{ ....... } Java的话却要通过extends关键字在声明类的时候指定其父类(基类),所以上面的.Net写法要转换成Java的话应该是下面的样子: Public clas A ext

Eigen 不仅提供了Matrix和Vector结构,还提供了Array结构.区别如下,Matrix和Vector就是线性代数中定义的矩阵和向量,所有的数学运算都和数学上一致.但是存在一个问题是数学上的定义并不一定能完全满足现实需求.比如,数学上并没有定义一个矩阵和一个标量的加法运算.但是如果我们想给一个矩阵的每个元素都加上同一个数,那么这个操作就需要我们自己去实现,这显然并不方便. Array提供了一个Array类,为我们提供了大量的矩阵未定义的操作,且Array和Matrix之间很容易相互转

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

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

晚上突然想写一段小C++程序,要用到矩阵求逆呀乘法呀之类的,所以找了一下有什么现成的可用的C++矩阵计算相关的库,发现有一大堆,在其中各种各样的配置,感觉比较麻烦.从方便性来说Eigen是最方便的了,只需要把它放在项目下,然后include一下就好了,下面的博客介绍的比较详细了,里面也有一些reference link. 如果你需要用到C++的矩阵但是又不想太麻烦的配置,可以用下这个,确实是比较方便的. http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/1

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

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>

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

1.3数组类和系数的运算 与矩阵类只适用与线性代数运算相反,数组类提供通用的数组类,能不利用线性代数的知识来对系数进行操作,比如对每个系数加上一个常数,或者乘上两个数组的系数. 1.数组类型 跟矩阵类一样,数组也是一个具有相同模板参数的类模板.和矩阵类相同,前三个模板参数是必须提供实参的: Array<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime> 后三个模板参数是选择性的. 对某些相同的情况,eigen同样也提供类

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

在说明Hill加密之前要先复习线性代数的知识,主要是关于矩阵的一些运算和概念. 一.矩阵的逆: 定义方阵M的逆矩阵应该满足M*M^-1==I,其中I是单位矩阵,比如: 但是这个地方是对英文字母进行加密,所以矩阵中的数字都是模26的值,比如:   *  = 这个地方结果就应该mod26, 最后结果就是: 那么上面两个相乘的矩阵就互为逆矩阵. 这个地方要多说一下密码学中的mod运算,数学中-5%26结果肯定是-5,但是这个地方我们取值只能在0-25之间,所以-5%26的结果应该是21. 求解一个方阵

上一章 我们分析了Cocos2d-x的内存管理,主要解剖了 Ref.PoolManager.AutoreleasePool这三个类,了解了对象是如何自动释放的机制.之前有一个类 Node经常出现在各种场合,不是做为参数就是做为返回值,那么这一章节我们就去看看这个Node类到底在Cocos2d-x里处于一个什么样的地位. 直接进入主题,我们打开CCNode.h文件.我去,这个文件有1500行,这么长怎么看啊,放松一下整体看过一遍,松了一口气,还好,还没那么糟,文件虽然大,注释占了有90%的篇幅,代

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

用java实现一个简单的矩阵类,可以实现简单的矩阵计算功能. class Matrix 1.向量点乘 public static double dot(double[] x,double[] y) 2.矩阵和向量之积 public static double[] mult(double[][] a,double[] x) 3.向量和矩阵之积 public static double[] mult(double[] y,double[][] a) 4.矩阵和矩阵之积 public static d

  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

首先PCL定义了搜索的基类pcl::search::Search<PointInT> template<typename PointT> class Search 其子类包括:KD树,八叉树,FLANN快速搜索,暴力搜索(brute force),有序点云搜索. The pcl_search library provides methods for searching for nearest neighbors using different data structures, in

1 使用矩阵作为函数参数介绍 文章来源Writing Functions Taking %Eigen Types as Parameters Eigen为了在函数中传递不同的类型使用了表达式模板技术.如果你传递一个表达式到函数时使用了Matrix作为参数,你的表达式会被隐含的作为Matrix模板传递给这个函数.这意味着你丢掉了表达式模板所带来的好处,这有如下两个缺点: 评估进模板的参数可能是无用或者无效的. 这只允许函数从表达式中读取而无法写入. 幸运的是这些表达式类型都有一个共同特点就是他们都

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