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(${EIGEN3_INCLUDE_DIR}) 程序中使用eigen库,引用各功能头文件 #include<Eigen/core>
接下来测试使用,在vscode中打开项目文件夹,将eigen-3.4.0复制到deps中,新建main.cpp编写测试代码以及CMakeLists.txt文件。 CMakeLists.txt: cmake_minimum_required(VERSION3.2)project(main)set(CMAKE_CXX_STANDARD17)include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/deps/eigen-3.4.0)add_executable(${PROJECT_NAME}m...
//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::Matrix3d::Zero() //初始化为0 //如果不确定矩阵的大小可以使用动态大小的矩阵 Eigen::Matrix<double , Egien::Dynamic, Eig...
就我个人而言,我不知道如何在代码块上安装 eigen,但这些是我所做的步骤并且它有效: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...
eigen下载地址:https://gitlab.com/libeigen/eigen g++路径 添加eigen到头文件 配置eigen到task.jason debug launch文件 测试代码: #include<iostream>#include<Eigen/Dense>usingnamespacestd;usingEigen::MatrixXd;intmain(){MatrixXdm(2,2);//MatrixXd表示是任意尺寸的矩阵ixj, m(2,2)代表一个2x2的方块矩阵...
4. Eigen：高效的 C++ 数学库 功能特点Eigen 是一个 C++ 数学库，专注于线性代数、矩阵运算和数值优化。它提供了高效的数学计算支持，广泛应用于数据科学、机器学习、图像处理等领域。高效计算：Eigen 通过优化矩阵操作，提供比标准 C++ 数学库更高效的计算性能。易于使用：提供类似于 MATLAB 的语法，使得矩阵运算更加...
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造成的二进制兼容的问题,所有的实现...
Eigen:基于线性代数的C ++模板库,主要用于矩阵,向量,数值求解器和相关算法。SLAM中常用的Ceres、G2O等项目均是基于Eigen库。 Eigen库的优点: 支持整数、浮点数、复数,使用模板编程,可以为特殊的数据结构提供矩阵操作。 OpenCV自带到Eigen的接口。 支持逐元素、分块、和整体的矩阵操作。
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...