/opencv-3.4.7/modules/core/include/opencv2/core/private.hpp:66:12: fatal error: Eigen/Core: 没有那个文件或目录 # include <Eigen/Core> ^~~~ 解决办法: eigen库未安装 执行命令:$ sudo apt-get install libeigen3-dev进行安装。 eigen库已安装 如果安装好的话会出现eigen库的所有文件,那么我们还需...
// 值得注意的是lapack是列优先,而opencv是行优先。 // 但A是对称矩阵,所以这个问题就不用管了。 cv::Mat matA(6, 6, CV_64FC1, A); cv::Mat eValuesMat, eVectorsMat; cv::eigen(matA, eValuesMat, eVectorsMat); // cv::eigen的特征值是降序排序,与dsyev_是反过来的 // 因此最小特征值对应...
如果按照下面这种顺序: #include <opencv2/core/eigen.hpp>#include<Eigen> 就会产生标题所阐述的错误。 解决方法很简单,就是把编译顺序调换下即可: #include <Eigen>#include<opencv2/core/eigen.hpp>
cmake_minimum_required(VERSION3.10)project(Untitled)set(OpenCV_DIR"C:\\Dev\\opencv-3.4.6\\install")set(Eigen3_DIR"C:\\Dev\\Eigen3\\share\\eigen3\\cmake")find_package(OpenCVREQUIRED)find_package(Eigen3REQUIRED)# message(STATUS "OpenCV library status:")# message(STATUS " version: ${OpenC...
cmake_minimum_required(VERSION 2.8) project(pcl_test) # 设置编译模式 set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11") find_package(PCL 1.7 REQUIRED) find_package(OpenCV 3.4 REQUIRED) find_package(Eigen3 REQUIRED) include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS}) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) include...
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。
用于关闭对库的调用的OpenCVcmake选项 、、 我正在编译OpenCV,以便在基本上为空的NUC运行的Wind River Linux上使用。我只需要静态库,所以我想知道应该包括什么选项来防止它调用libavcodec和eigen之类的东西。我使用了这个命令,make和make install运行得很好,但是当我使用它时,它会开始寻找其他库。cmake-D BUILD_SHARE...
在多模态学习中,模态融合是实现不同模态数据互补性的关键。常见的方法有早期融合和晚期融合。 早期融合 早期融合通过直接拼接各模态特征,形成一个联合特征向量,输入到模型中进行训练。 代码示例: 代码语言:javascript 复制 #include<Eigen/Dense>#include<opencv2...
随后点击最底下的“生成”按钮,进行编译 一切顺利就可以编译成功,可以看见在build目录下出现了可执行文件。我们打开终端,进入build目录,然后运行可执行文件 即可成功运行。 到此为止VSCode+MinGW+CMake+Eigen+OpenCV的环境就已经构筑好了。在环境的基础上就可以进行项目的编辑和运作了...
EM([, nclusters[, covMatType[, termCrit]]]) -> <EM object> ERTrees() -> <ERTrees object> FastFeatureDetector([, threshold[, nonmaxSuppression]]) -> <FastFeatureDetector object> Feature2D_create(name) -> retval FeatureDetector_create(detectorType) -> retval ...