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

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

特征矩阵联合相似对角化算法[1]. Cardoso于1993年提出的盲信号分离具有代表性的一种算法.是一种基于四阶累积量特征矩阵近似联合对角化盲分离算法.该算法将目标函数最大化问题等价于一组四阶累积量矩阵的特征矩阵的联合对角化问题,不仅大大简化了算法的计算复杂度,同时还有效提高了算法的分离性能. 原理 JADE算法原理就是将白化后的混合信号的四阶累积量矩阵(或二阶相关矩阵)通过U变换,压缩为一个对角矩阵,从而求解酉矩阵U. 白化 信号模型如式x(t) = As(t)所示,源信号之间相互统计独立.

博客转载自:https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/47378515 Eigen是可以用来进行线性代数.矩阵.向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法.它的License是MPL2.它支持多平台.Eigen采用源码的方式提供给用户使用,在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用.之所以采用这种方式,是因为Eigen采用模板方式实现,由于模板函数不支持分离编译,所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用. 矩阵的定义:Ei

// // 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

4. Block operations 1) Using block operations Block of size(p, q), starting at (i, j) dynamic-size block expression: matrix.block(i, j, p, q); fixed-size block expression: matrix.block<p, q>(i, j); int main() { Eigen::MatrixXf m(,); m << , , ,

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

String数据转Matrix矩阵 private Matrix String_To_Matrix(string str) { int[] Remove_Num = new int[10]; int Remove_Int = 0; string Str_One = str; //{ {M11:1 M12:0 M13:0 M14:0} {M21:0 M22:1 M23:0 M24:0} {M31:0 M32:0 M33:1 M34:0} {M41:0 M42:0 M43:0 M44:1} } //

Given an integer n, generate a square matrix filled with elements from 1 to n 2 in spiral order. For example,Given n =3, You should return the following matrix: [ [ 1, 2, 3 ], [ 8, 9, 4 ], [ 7, 6, 5 ] ] 题意:给定整数n,以螺旋的方式形成一个n×n个矩阵. 思路:这题的思路和spiral matr

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<, >

参考博客:https://www.cnblogs.com/wongyi/p/8734346.html 1. 数据类型报错 /home/wy/workdir/slambook/ch3/useEigen/build> make -j2 Scanning dependencies of target eigenMatrix [ %] Building CXX object CMakeFiles/eigenMatrix.dir/eigenMatrix.cpp.o In :, from /home/wy/

理论部分请看 :三维空间刚体运动 一.Eigen的使用 首先安装 Eigen: sudo apt-get install libeigen3-dev 一般都安装在 /usr/include/eigen3/ 中 代码: #include <iostream> #include <ctime> using namespace std; //Eigen 部分 #include <Eigen/Core> //稠密矩阵的代数运算 #include <Eigen/Dense&

C++学习笔记--大杂烩                                                         by方阳 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7103529.html  摘要:这篇博客主要记录学习C++11的一些好方法,离写完还有很久,所以这篇博客会不定时更新,希望多多关注!博客最后有这个笔记的百度云链接! 1.  命名空间 使用命名空间,最好是分别引入,需要用哪个引用哪个

1.MSF_Core的三个函数:ProcessIMU.ProcessExternallyPropagatedState和AddMeasurement MSF_Core维护了状态队列和观测值队列,这里需要结合论文思考这个状态队列的作用. ProcessIMU方法: template<typename EKFState_T> void MSF_Core<EKFState_T>::ProcessIMU( const msf_core::Vector3& linear_accele

首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op

刚体,顾名思义,是指本身不会在运动过程中产生形变的物体,如相机的运动就是刚体运动,运动过程中同一个向量的长度和夹角都不会发生变化.刚体变换也称为欧式变换. 视觉SLAM中使用的相机就是典型的刚体,相机一般通过人手持.机载(安装在机器人上).车载(固定在车辆上)等方式在三维空间内运动,形式包括旋转.平移.缩放.切变等.其中,刚体在三维空间中最重要的运动形式就是旋转.那么刚体的旋转如何量化表达呢? 三维空间中刚体的旋转表示三维空间中刚体的旋转总共有4种表示方法,高翔的十四讲中的第3讲比较详细的讲解了

#include <iostream> using namespace std; #include <ctime> // Eigen 部分 #include <Eigen/Core> // 稠密矩阵的代数运算(逆,特征值等) #include <Eigen/Dense> #define MATRIX_SIZE 50 /**************************** * 本程序演示了 Eigen 基本类型的使用 *******************

稀疏直接法 主要用的g2o的方法.自己定义了一个新的一元边.边的误差项是测量值和由估计得来的x,y对应的灰度值之间的误差.导数为灰度对像素坐标的导数乘以像素坐标对yi*李代数的导数的负数.灰度对于像素坐标的导数矩阵为1*2的矩阵.比如像素坐标为u,v.第一个数就是灰度关于u的导数,为u+1,v对应的灰度值和u-1,v对应的灰度值之差再除以2.v同理.而像素坐标对yi*李代数的导数为2*6的雅克比矩阵.这个导数可以转化为两个导数的乘积,一个是像素坐标对空间点的导数,一个是空间点对yi*李代数的导数

1.自己定义顶点类.边类或者用已经有的.1.1定义顶点例子class CurveFittingVertex: public g2o::BaseVertex<3, Eigen::Vector3d>{public: EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW virtual void setToOriginImpl() // 重置 { _estimate << 0,0,0; } virtual void oplusImpl( const double* update

1.g2o_bal_class.h1.1 projection.hg2o还是用图模型和边,顶点就是相机和路标,边就是观测,就是像素坐标.只不过这里的相机是由旋转(3个参数,轴角形式,就是theta*nx,theta*ny,theta*ny),位移(3个参数),f,k1,k2.就是之前BA模型的实现.但是这里归一化平面坐标取得是负值,而且最后没有加cx,cy.具体实现在projection.h中的CamProjectionWithDistortion函数实现的,而其中世界坐标转成相机坐标是由rot