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

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/

今天看ORBSLAM2中的OptimizeEssentialGraph()函数时,对一句代码中的aligned_allocator不太清楚: vector<g2o::Sim3,Eigen::aligned_allocator<g2o::Sim3> > 百度查找了一些资料,记录如下: 如果STL容器中的元素是Eigen的数据结构,例如这里定义一个vector容器,元素是Matrix4d ,如下所示: vector <Eigen::Matrix4d>; 编译不会出错,但在运

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)正态分布变换进行配准(normal Distributions Transform) 介绍关于如何使用正态分布算法来确定两个大型点云之间的刚体变换,正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优匹配,因为其在配准的过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法比较快, 对于代码的解析 /* 使用正态分布变换进行配准的实验 .其中room_scan1.pcd room_scan2.pcd这些点云包含同一房间360不同视角的扫描数据

VINS-Mono / VINS-Fusion中triangulatePoint()函数通过三角化求解空间点坐标,代码所体现的数学描述不是很直观,查找资料,发现参考文献[1]对这个问题进行详细解释,记录笔记以备忘. 1. VINS-Mono中相关代码 void FeatureManager::triangulatePoint(Eigen::Matrix<double, 3, 4> &Pose0, Eigen::Matrix<double, 3, 4> &Pose1,

Vins-Fusion源码:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion 摘要 应项目需要,侧重学习stereo+gps融合 转载几篇写的比较好的博客 1. 萌新学VINS-Fusion(三)------双目和GPS融合 主函数文件与GPS融合的程序入口在KITTIGPSTest.cpp文件中,数据为KITTI数据集数据集为 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php以 [2011

目录 1. 概述 2. 原理 2.1. 平移 2.2. 旋转 2.3. 总结 3. 实现 4. 参考 1. 概述 我在<大地经纬度坐标与地心地固坐标的的转换>这篇文章中已经论述了地心坐标系的概念.我们知道,基于地心坐标系的坐标都是很大的值,这样的值是不太方便进行空间计算的,所以很多时候可以选取一个站心点,将这个很大的值变换成一个较小的值.以图形学的观点来看,地心坐标可以看作是世界坐标,站心坐标可以看作局部坐标. 站心坐标系以一个站心点为坐标原点,当把坐标系定义为X轴指东.Y轴指北,Z轴指天,就

用Nodejs把Python实现过的理想论坛爬虫又实现了一遍,但是怎么判断所有回调函数都结束没有好办法,目前的spiderCount==spiderFinished判断法在多页情况下还是会提前中止. 代码如下: //====================================================== // 理想论坛帖子下载爬虫1.01 // 目标网址:http://bbs.tianya.cn/post-no05-308123-1.shtml // 2018年4月16日 /

c++ 的 eigen 类似于 python 的 numpy, 还有一个类似的库是 Armadillo, 当然还有 opencv. Armadillo 与 matlab 在函数名称上更接近, 但是 TensorFlow 和 Ceres 使用了 eigen. 这里不讲究谁优谁劣, 入门阶段迅速掌握一个, 用起来就够了. 1. The Matrix Class 1) The first three template parameters of Matrix Matrix<typename Scala

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

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

Eigen非常方便矩阵操作,当然它的功能不止如此.矩阵操作在算法研究过程中,非常重要,例如在图像处理中二维高斯拟合求取光斑中心时使用Eigen提供的矩阵算法,差不多十来行代码即可实现. 1)下载Eigen 可以直接去官网下载http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page#Download, 下载后的文件名为:eigen-eigen-b9cd8366d4e8.tar.bz2,为方便使用将其名字修改为eigen3, 使用时需在VS2015的项

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

1.2 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 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

一. 矩阵分解: 矩阵分解 (decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积,可分为三角分解.满秩分解.QR分解.Jordan分解和SVD(奇异值)分解等,常见的有三种:1)三角分解法 (Triangular Factorization),2)QR 分解法 (QR Factorization),3)奇异值分解法 (Singular Value Decompostion). LU三角分解: 三角分解法是将原正方 (square) 矩阵分解成一个上三角形矩阵

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 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