本文讲述如何在VS2019中配置eigen eigen版本:eigen-3.3.9 百度网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1Bu5A58qV2n8doDs4NpPfJQ  提取码:cjbg 步骤: 下载eigen压缩包,并解压在你想要的位置. 1:右键单击项目名称选择属性: 2:在左侧找到:配置属性-->C/C++-->常规-->附加包含目录,找到解压缩的eigen-3.3.9文件夹位置,进行添加.点击确定,结束. 最后输入如下代码进行测试: #include &

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

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

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

0 引言 eigen库是一个高层次的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.eigen除了C++标准库之外,不需要任何其他的依赖包.Eigen使用的CMake建立配置文件和单元测试,并自动安装.如果使用Eigen库,只需包特定模块的的头文件即可. 相关教程 # eigen怎么用 https://blog.csdn.net/yxpandjay/article/details/80587916# 如何用eigen解线性方程组https://blog.csdn.net/we

0.            ceres-solver简介 Ceres Solver是一个C++环境下的非线性最小二乘问题的求解工具包,可用来建模并解决大型复杂的非线性最小二乘问题.这个工具包已经广泛被用于很多商业软件中.在google project里面有它的主页: http://code.google.com/p/ceres-solver/. 在Google,使用 Ceres Solver 来估测街景车.飞机和卫星的姿态:给 PhotoTours 建立 3D 模型:估测卫星图像传感器的特征等.

AirSim 的官方 Github: https://github.com/Microsoft/AirSim 对于 Unreal Engine 来说,AirSim 其实是作为一个插件存在,说白了就是把无人车,无人机以插件的形式加入 Unreal 的场景中. 下面是如何编译 AirSim. 1 下载 Visual Studio 2015 Update 3 建议大家下载 Visual Studio Professional 2015 with Update 3,我之前使用的 Visual Studi

Ceres 翻译为谷神星,是太阳系中的一颗矮行星,于1801年被意大利神父 Piazzi 首次观测到,但随后 Piazzi 因为生病,跟丢了它的运行轨迹. 几个月后,德国数学家 Gauss,利用最小二乘法,仅仅依靠 Piazzi 之前观测到的12个数据,便成功的预测了谷神星的运行轨迹. 两百多年后,为了解决一些复杂的最优化问题 (如:带边界约束的非线性最小二乘.一般的无约束最优化等),谷歌开发了一个 C++ 库 Ceres Solver 之所以取名 Ceres Solver,是为了纪念 Gaus

一.Eigen简介 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. Eigen适用范围广,支持包括固定大小.任意大小的所有矩阵操作,甚至是稀疏矩阵:支持所有标准的数值类型,并且可以扩展为自定义的数值类型:支持多种矩阵分解及其几何特征的求解:它不支持的模块生态系统 [2]  提供了许多专门的功能,如非线性优化,矩阵功能,多项式解算器,快速傅立叶变换等. 二.配置 1.下载是个zip包,然后解压到自己的目录(还是不建议解压在C盘).地址:http://

原文出自(转载): http://blog.csdn.net/renshengrumenglibing/article/details/9073675 1.安装 pcl 的完全安装包可以到: http://pointclouds.org/downloads/windows.html 下载.然后进行安装,我的编译器是32位的,我下载的是vs2010 32bit的. 然后将pcl安装到 路径下了 D:\Program Files\PCL 1.6.0 同时安装的路径下有: D:\Program Fil

1.下载 http://www.pointclouds.org/downloads/windows.html出下载PCL完全安装包1.6.0 all-in-one-installer,我的电脑是32位的选择Windows MSVC 2010 (32bit) 2.安装 安装在了 D:\Program Files\PCL\ 3.配置环境变量 添加环境变量PCL_ROOT D:\Program Files\PCL\ 系统路径path后添加: D:\Program Files\OpenNI\Bin;%P

边看电影边配终于配好了,中间出现了一些问题,在网上很难搜到,可能每个人都碰到的不同.摸索了一会终于都解决了,记录在这里,免得又碰到. PCL是什么东西就不在此介绍了. 主要是参考这篇博客做得,不过我后来碰到了一些问题,这篇博客并没有碰到,可能是版本原因吧 http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/49947049 一直没时间更新,大家如果遇到编译问题,可以留言,看是否和我的一致 准备工作: 编译PCL前首先要编译几个PCL依赖的第三方库

pcl1.7.2_vs2013_x64工程配置 C:\Program Files\PCL 1.7.2\include\pcl-1.7;C:\Program Files\PCL 1.7.2\3rdParty\VTK\include\vtk-5.10;C:\Program Files\PCL 1.7.2\3rdParty\QHull\include;C:\Program Files\PCL 1.7.2\3rdParty\FLANN\include;C:\Program Files\PCL 1.7.2

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

PCL中文论坛:http://www.pclcn.org/bbs/forum.php 1.安装 pcl 的完全安装包可以到: http://pointclouds.org/downloads/windows.html 下载.然后进行安装,我的编译器是32位的,我下载的是vs2010 32bit的. 自动安装吧,选择添加环境变量 2.环境变量配置 添加环境变量PCL_ROOT C:\Program Files (x86)\PCL 1.6.0 然后在path环境变量下添加: %PCL_ROOT%\b

  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

Desktop Ubuntu 14.04LTS/16.04科学计算环境配置 计算机硬件配置 cpu i5 6代 内存容量 8G gpu GTX960 显存容量 2G(建议显存在4G以上,否则一些稍具规模的神经网络无法训练,会提示显存容量不足) 配置顺序 安装包 重要依赖 安装ubuntu            14.04   安装显卡驱动         nvidia-367   安装cuda tool kit        8.0   安装cuDNN             v5 安装版本取决

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

注:1. 对某些地方进行了更新(红色标注),以方便进行配置. 2. ZED ROS Wrapper官方github已经更新,根据描述新的Wrapper可能已经不适用与Ros Indigo了,如果大家想参照这份博客进行安装ZED ROS Wrapper,有可能会出现其他问题.ZED ROS Wrapper github地址:https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper 最近想运用ZED相机在ROS系统上实时运行ORB-SLAM2,在环境配置的过程当中遇

PCL+VS2010环境配置 我本是效率至上的Linux党,但是PCL在Ubuntu下配置了几次都失败,不得不选择Windows 1.下载 http://go.rritw.com/www.pointclouds.org/downloads/windows.html出下载PCL完全安装包1.6.0 all-in-one-installer,我的电脑是32位的选择Windows MSVC 2010 (32bit) 2.安装 安装在了 D:\Program Files\PCL\ 3.配置环境变量 添加