https://blog.csdn.net/fireflychh/article/details/82352710
原文:Eigen官網-The Matrix class 在Eigen中,所有的矩陣Matrix和向量Vector都是由Matrix類構造的。向量只不過是矩陣的特殊形式,只有一列(列向量)或者一行(行向量)。 Matrix類的參數
在CMakeList文件中分別添加以上三處 find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS cmake_modules ) find_package(Eigen REQUIRED) include_
最近用matlab和Eigen庫中的一些旋轉矩陣(方向餘弦矩陣)、四元數和歐拉角之間的轉換和繪圖,弄得我有些頭疼,把遇到的問題記錄一下,以防以後又腦闊疼....有不同的理解可以再評論區批評指正~ 定義 首先要明確一下歐拉角、旋轉矩陣、四元
原文:Eigen官網-Reshape and Slicing Eigen並沒有爲matrix提供直接的Reshape和Slicing的API,但是這些特性可以通過Map類來實現。 1. Reshape Reshape操作在保持元素
Ubuntu 下安裝Eigen有兩種方式,一種是“apt-get”方式,一種是源碼安裝方式。 1. apt-get安裝 1.1 執行安裝命令 打開終端窗口,輸入如下命令: sudo apt-get install libeigen
原文:Eigen官網-Reductions, visitors and broadcasting 1. Reductions 在Eigen中,Reduction是用來處理matrix或者array的某類特徵,然後返回一個標量。 1
原文:Eigen官網-Aliasing 在Eigen中,當變量同時出現在左值和右值,賦值操作可能會帶來混淆問題。比如:mat = 2 * mat,mat = mat.transpose() ,對於第一個表達式,是無害的,但是第二個
原文:Eigen官網-Advanced initialization 本篇介紹幾種矩陣初始化的高級方法,重點介紹逗號初始化和特殊矩陣(單位陣、零陣)。 1. 逗號初始化 (1)Eigen提供了逗號操作符允許我們方便地爲矩陣/向量/
原文:Eigen官網-Benchmark of dense decompositions LLT是最快的方法。 對於大規模過約束問題,Cholesky/LU分解的代價主要取決於對稱協方差矩陣的計算。 對於具有較大規模的問題,只有
原文:Eigen官網-Getting started Eigen 是一個基於C++的線性代數庫,其中實現大量常用的線性代數算法,包括常規矩陣計算,矩陣變換,矩陣分解,矩陣塊操作。Eigen 廣泛地應用在開源項目中,例如OpenCV
原文:Eigen官網-Storage orders 對於矩陣和二維數組,有兩種存儲順序:列優先和行優先。 1. 行優先和列優先的存儲 矩陣的項構成一個二維網格。然而,當矩陣存儲在內存中時,條目必須以某種方式線性排列。有兩種主要的方
原文:Eigen官網-Matrix and vector arithmetic 本節內容主要介紹Eigen中關於矩陣、向量、標量之間的數學運算。 1. 引言 Eigen提供了matrix/vector的運算操作,既包括重載了c++
原文:Eigen官網-Block operations Eigen 爲 Matrix 、Array 和 Vector提供了塊操作方法。塊是matrix或array中的矩形子部分。塊區域可以被用作 左值 和 右值。 1. 使用塊
原文:Eigen官網-Linear algebra and decompositions 本篇文章介紹了線性方程求解、矩陣分解,包括LU分解法,QR分解法,SVD(奇異值分解)、特徵值分解等。 The problem:對於一般形式
原文:Eigen官網-Interfacing with raw buffers: the Map class 1. 引言 本篇文章將介紹Eigen如何與原生raw C/C++ 數組混合編程。當你從其他庫中導入vectors或mat