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 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

错误如下: /home/a/ORB_SLAM2/src/Optimizer.cc:1244:1: required from here/usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/util/StaticAssert.h:32:40: error: static assertion failed: YOU_MIXED_DIFFERENT_NUMERIC_TYPES__YOU_NEED_TO_USE_THE_CAST_METHOD_OF_MATRIXBASE_TO_CAST_

1. Efficient Expression Refer to this post http://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicWritingEfficientProductExpression.html, for dense matrix calculation. But what about sparse matrix product?? What does Eigen do when: - [Enhancement, unsolved] Sparse matr

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

http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page

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

C++实现离散余弦变换(参数为Eigen矩阵) 问题描述 昨天写了一个参数为二维指针为参数的离散余弦变换,虽然改进了参数为二维数组时,当数组大小不确定时声明函数时带来的困难,但使用指针作为参数也存在一些不足之处,比如需要手动寻址.容易出现指针越界等.因此这篇文章中的代码对昨天的代码做了进一步的改进,将函数的参数设置为Eigen矩阵,很好的避免了上述问题. DCT 代码的主体跟之前的代码没啥差别,主要就是改变了函数的参数类型 // DCT - Discrete Cosine Transform v

这个周开始要着手实现网格水印的代码了,虽然还什么都不会,但也只能一步步摸索着往前走了. 我要实现的论文题目是<<Watermarking 3D Polygonal Meshes in the Mesh Spectral Domain>>,之前的博客中有过这篇论文的理论分析,看起来貌似不难,但动手实现起来的时候还是挺困难的.首先要解决的问题就是配置实验环境. 一开始我打算用Eigen对拉普拉斯矩阵进行特征值分解,因此就涉及到Eigen的配置.Eigen是一个开源的矩阵运算库,里面封装

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

一.概要 这两天想起来要做神经网络的作业了,要求用C++完毕神经网络的算法. 摆在面前的第一个问题就是,神经网络算法中大量用到了矩阵运算.可是C++不像matlab那样对矩阵运算有非常好的支持.本来准备自己写一个C++的矩阵运算的代码的,google了一下后.找到了几个不错的C++矩阵运算库,我选用的是Eigen这个C++矩阵运算库. Eigen有很丰富的功能: l  支持全部大小的矩阵运算,从非常小的大小固定的矩阵运算.到随意大的稠密矩阵的运算,甚至连稀疏矩阵的运算它也支持. l  支持当前全

  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

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

(<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. 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

参看:https://blog.csdn.net/zhujiahui622/article/details/50504678## 下载C++下的一个线性代数运算库Eigen并解压:http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page windows下切记下zip格式的压缩包,其他几个格式是linux系统解压 下载以后找一个文件夹进行解压,复制解压后的路径,记得加上解压后文件夹的名字 在项目属性右键,找到属性 找到常规,右边有附加包含目录,把之前

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 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 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