因为经常需要实例化一些方阵、向量,因此Eigen库也提供了很多直接使用的模板(利用C++的关键字:typedef),例如Matrix4f是的float型矩阵: typedefMatrixMatrix4f; 还有例如列向量:Vector3f,其本质也是Matrix类: typedefMatrix< float, 3, 1 >Vector3f; 行向量RowVector: typedefMatrixRowVector2i; 静态-动态-矩阵 静态矩...
Eigen 是一个高级的 C++ 库,用于线性代数、矩阵和向量运算,数值解算,以及相关的数学运算。 Eigen 被广泛应用于计算机视觉、机器学习、信号处理等领域。 Eigen 库的设计理念是提供高效、灵活和易于使用的数学运算工具。 Eigen 概述 Eigen 是一个高性能的 C++ 模板库,主要用于线性代数、矩阵和向量运算、数值解决以及相...
如果设置不构建测试程序,这个构建过程其实就是复制必须的头文件到安装目录。另外,还会生成一些.cmake格式的包配置文件到安装目录,这些文件是便于其他项目找到和使用这些Eigen的。不止Eigen,大多数CMake构建的库都会生成类似的包配置文件,这一点我们放在后续的文章中进行一步论述。
Eigen::Matrix<float, 2, 3> matrix_23; //同时,Eigen 通过 typedef 提供了很多内置类型,不过底层仍然是Eigen::Matrix //例如 Vector3d 实质上是 Eigen::Matrix<double, 3, 1> Eigen::Vector3d v_3d; //还有Matrix3d的实质是Eigen::Matrix<double, 3, 3> Eigen::Matrix3d matrix_33 = Eigen::Matrix...
接下来测试使用,在vscode中打开项目文件夹,将eigen-3.4.0复制到deps中,新建main.cpp编写测试代码以及CMakeLists.txt文件。 CMakeLists.txt: cmake_minimum_required(VERSION3.2)project(main)set(CMAKE_CXX_STANDARD17)include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/deps/eigen-3.4.0)add_executable(${PROJECT_NAME}...
cmake使用eigen库 Eigen是一个C++开源线性代数库:提供矩阵的线性代数运算。 注:Eigen是一个只有头文件的库 cmake使用eigen库 find_package(Eigen3)INCLUDE_DIRECTORIES(${EIGEN3_INCLUDE_DIR}) 程序中使用eigen库,引用各功能头文件 #include<Eigen/core>
Eigen是一个高性能的C++线性代数库,广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。不过,Eigen有点特别,它是一个纯头文件实现的库;也就是说,任何一个程序要引入它,只要include它的头文件就可以了。这天然就规避了不同操作系统不同编译器造成的二进制兼容的问题,所有的实现都include源代码了,那还不是轻松跨平台?
将ZIP 解压到任意文件夹中进入codeblocks设置->编译器->搜索目录->添加->输入你在(1)中选择的文件夹地址->确定在主函数之前声明 #include "Eigen/Dense"。我从这里 学习了步骤原文由 amann 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 撰写回答 你尚未登录,登录后可以 和开发者交流问题的细节 关注并...
CMake构建学习笔记9-Eigen库的构建 简要介绍了使用CMake构建Eigen的关键步骤 Eigen是一个高性能的C++线性代数库,广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。不过,Eigen有点特别,它是一个纯头文件实现的库;也就是说,任何一个程序要引入它,只要include它的头文件就可以了。这天然就规避了不同操作系统不同编译器...
1. Eigen: Eigen 是一个高级的 C++库，用于线性代数、矩阵和向量运算，包括求解特征值和特征向量。