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

Eigen中的矩阵及向量运算 ,[+,+=,-,-=] ,[\*,\*=] ,[.transpose()] ,[.dot(),.cross(),.adjoint()] ,针对矩阵元素进行的操作[.sum(),.prod(),.mean(),minCoeff(),.maxCoeff,.trace()],[.norm()]向量求模,矩阵范数 注意事项: , Eigen中的矩阵和向量运算不会自动适应行列数,需要在编程的时候保证参与运算的矩阵和向量行列数可以进行运算 ,头文件<Eigen/Core>

一.旋转向量 1.0 初始化旋转向量:旋转角为alpha,旋转轴为(x,y,z) Eigen::AngleAxisd rotation_vector(alpha,Vector3d(x,y,z)) 1.1 旋转向量转旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix;rotation_matrix=rotation_vector.matrix(); Eigen::Matrix3d rotation_matrix;rotation_matrix=rotation_vector.

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

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

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

(<视觉SLAM十四讲>第三讲习题7)设有小萝卜一号和二号在世界坐标系中.一号位姿q1 = [0.35, 0.2, 0.3, 0.1],t1=[0.3, 0.1, 0.1].二号位姿q2=[-0.5, 0.4, -0.1, 0.2], t2=[-0.1, 0.5, 0.3].某点在一号坐标系下坐标为p=[0.5, 0, 0.2].求p在二号坐标系下的坐标 假设在世界坐标系中p点的坐标为P. 用四元数做旋转则有(在Eigen中四元数旋转为q×v,数学中则为q×v×q^-1): q1 × P +

1 子矩阵操作简介 子矩阵操作又称块操作,在矩阵运算中,子矩阵的提取和操作应用也十分广泛.因此Eigen中也提供了相关操作的方法.提取的子矩阵在操作过程中既可以用作左值也可以用作右值. 2 块操作的一般使用方法 在Eigen中最基本的快操作运算是用.block()完成的.提取的子矩阵同样分为动态大小和固定大小. 块操作 构建动态大小子矩阵 提取块大小为(p,q),起始于(i,j) matrix.block(i,j,p,q) 同样需要注意的是在Eigen中,索引是从0开始.所有的操作方法都可以适用

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

Eigen Matrix 详解 在Eigen中,所有的matrices 和vectors 都是模板类Matrix 的对象,Vectors 只是一种特殊的矩阵,行或者列为1. Matrix的前三个模板参数 Matrix 类有6个模板参数,现在我们了解前三个足够.剩下的三个参数都有默认值,后面会探讨,现在不管他. Matrix 的三个强制的模板参数: Matrix<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime> Scal

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html 归约.迭代器和广播 归约 在Eigen中,有些函数可以统计matrix/array的某类特征,返回一个标量. int main() { Eigen::Matrix2d mat; mat << 1, 2, 3, 4; cout << "Here is mat.sum(): " << mat.sum() << endl; cou

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html 高级初始化方法 本篇介绍几种高级的矩阵初始化方法,重点介绍逗号初始化和特殊矩阵(单位阵.零阵). 逗号初始化 Eigen提供了逗号操作符允许我们方便地为矩阵/向量/数组中的元素赋值.顺序是从左上到右下:自左到右,从上至下.对象的尺寸需要事先指定,初始化的参数也应该和要操作的元素数目一致. Matrix3f m; m << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9; st

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html 矩阵和向量的运算 提供一些概述和细节:关于矩阵.向量以及标量的运算. 介绍 Eigen提供了matrix/vector的运算操作,既包括重载了c++的算术运算符+/-/*,也引入了一些特殊的运算比如点乘dot.叉乘cross等. 对于Matrix类(matrix和vectors)这些操作只支持线性代数运算,比如:matrix1*matrix2表示矩阵的乘机,vetor+scalar

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html Matrix类 在Eigen,所有的矩阵和向量都是Matrix模板类的对象,Vector只是一种特殊的矩阵(一行或者一列). Matrix有6个模板参数,主要使用前三个参数,剩下的有默认值. Matrix<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime> Scalar是表示元素的类型,RowsAtComp

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html 简介 Eigen是C++中可以用来调用并进行矩阵计算的一个库,简单了说它就是一个c++版本的matlab包. 安装 下载eigen:http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page#Download Eigen只包含头文件,因此它不需要实现编译,只需要你include到你的项目,指定好Eigen的头文件路径,编译项目即可.而且

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 是一个基于C++的线性代数库,其中实现大量常用的线性代数算法,包括常规矩阵计算,矩阵变换,矩阵分解,矩阵块操作.Eigen 广泛地应用在开源项目中,例如OpenCV,PCL(Point Cloud Library),ROS等.其实Eigen中算法都可以在matlab中找到,但是由于matlab是半开源的.所以,如果想在自己的项目中使用,还是要义无反顾地选择Eigen.Eigen目前的版本是3.3.4(2018.4.21). 来看Eigen官网的第一个例子: #include <ios

Eigen常规矩阵定义 1.使用 Eigen的使用在官网上有详细的介绍,这里对我学习过程中用到的基本操作进行介绍.首先是矩阵的定义.在矩阵类的模板参数共有6个.一般情况下我们只需要关注前三个参数即可.前三个模板参数如下所示: Matrix<typename Scalar,int RowsAtCompileTime,int ColsAtCompileTime> Scalar参数为矩阵元素的类型,该参数可以是int,float,double等. RowsAtCompileTime和ColsAtCo

#define EIGEN_USE_MKL_ALL #define EIGEN_VECTORIZE_SSE4_2 #include <iostream> #include "core/core.hpp" #include "highgui/highgui.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #include <Eigen/Sparse> #include <time.h> u