点击运行,输出结果: 推荐eigen快速入门教程: 之前一直在弄armadillo这个库,但是一旦运行矩阵求逆代码,程序就闪退,不知道是哪里出问题了,无法解决,但cmake配置是搞明白了,也分享给大家。 在下载的armadillo中,拷贝如截图所示的两个文件夹到项目中,lib_win64在example中 cmake_minimum_required(VERSION3.2)project(main...
在C++中没有直接进行矩阵操作的功能函数,需要采用数组或者vector等容器实现,或者引用第三方库,例如Eigen(一个高效的C++模板库,用于矩阵和向量的线性代数运算)、Armadillo(提供简洁语法和高效的矩阵操作,支持线性代数和统计学运算)、Boost uBLAS(Boost库中的矩阵运算模块)。在自动驾驶开发中,我们常用Eigen库,因此本文主要...
静态矩阵:矩阵是静态的,即编译时候就知道运行结果,例如Matrix3d:表示元素类型为double大小为3*3的矩阵变量,其大小在编译时就知道。 动态矩阵:有时候运行完之后,才可以知道,这里使用MatrixXd:表示任意大小的元素类型为double的矩阵变量,其大小只有在运行被赋值之后才能知道; 数据类型 Eigen中的矩阵类型一般都是用类似Mat...
6.Eigen（C++）:Eigen是一个高级C++库，用于线性代数、矩阵和向量运算，以及数值解算。它提供了一个简...
这个库,相关资料很少,难以跨平台,主要还是用于Linux系统(其实在Linux上也不好配了)。目前有很多成熟的库,比如Eigen和OpenCV等,都已经能轻松解决这个问题了。 在一个开源拟合椭圆参数的代码中,存在一段特征分解的代码,我需要绕过dsyev_这个函数。 // 矩阵A是一个6x6的实对称矩阵,后续也要对它进行分解 ...
对矩阵取元素取决于matrix的存储顺序,默认是按列存储的,也可以改为按行。 3.矩阵相关主要函数及用法 #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace Eigen; using namespace std; int main() { VectorXd X1 = VectorXd::Zero(5); // 长度为5的全0向量 ...
//N 的大小在前边的宏里定义,矩阵由随机数生成 //直接求逆自然是最直接的,但是求逆预算量很大 Eigen::Matrix <double, MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE> matrix_NN; matrix_NN = Eigen::MatrixXd::Random( MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE ); Eigen::Matrix< double, MATRIX_SIZE, 1> v_Nd; ...
无依赖:头文件库,不需要预先编译、只需将其头文件包含在项目中即可。 跨平台:可以在多种操作系统和架构上工作,包括 Windows、Linux 和 macOS。 接口丰富:提供了丰富的线性代数运算,包括矩阵乘法、矩阵逆、特征值、奇异值分解等。 应用场景 Eigen 库广泛应用于计算机视觉、机器学习、信号处理等领域 ...
此时的TT即为变换矩阵。如果我们现在将向量aa从BB变换到AA(即为反向操作),那么就是将变换矩阵TT进行求逆操作,则有 T−1=[RT−RTt0T1]T−1=[RT−RTt0T1] 实践Eigen 上面我们聊了好多理论,接下来我们看一个小demo。Eigen是一个C++开源线性代数库。安装过程如下: sudo apt-get install libeigen3-dev...
Avoiding dynamic memory allocation on factorizing sparse matrix with Eigen 在我的应用程序中,除了类构造函数之外,我需要避免动态内存分配(类似 malloc)。 我有一个稀疏半定矩阵 M,其元素在程序执行期间发生变化,但它保持固定的稀疏模式。 为了尽可能快地求解许多线性系统 M * x = b,我的想法是在我的类构造函...