我在C++ 中使用 Eigen 中的稀疏矩阵工作。我想读取存储在特定行和列索引中的数据,就像使用常规特征矩阵一样。 std::vector<Eigen::Triplet<double>> tripletList; // TODO: populate triplet list with non-zero entries of matrix Eigen::SparseMatrix<double> matrix(nRows, nCols); matrix.setFromTriplets(tri...
typedef Matrix<float, 4, 1> Vector4f; 1. 行向量 typedef Matrix<int, 1, 3> RowVector3i; 1. 2.3 Dynamic Eigen不只限于已知大小(编译阶段)的矩阵,有些矩阵的尺寸是运行时确定的,于是引入了一个特殊的标识符:Dynamic typedef Matrix<double, Dynamic, Dynamic> MatrixXd; typedef Matrix<int, Dynamic, ...
高效：Eigen是一个C++模板库，提供了高效的矩阵和线性代数运算。开源：Eigen库是开源的，且易于使用、可...
Eigen是一个用于线性代数计算的C++模板库,包含了矩阵、向量、数组等基本数据类型和矩阵分解、特征值分析等高级算法。Eigen的设计思路是为了提供一种高效、易用、可扩展的线性代数计算库,它的代码使用了一些高级C++特性,如模板元编程、SFINAE等,值得学习。 四、OpenCV OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库,提供了图像处理、...
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> ...
usingnamespaceEigen; usingnamespacestd; intmain() { // 创建一个 3x3 矩阵 Matrix3d A; A <<1,2,3, 4,5,6, 7,8,9; // 创建一个 3x1 向量 Vector3d b; b <<1,2,3; // 进行矩阵乘法运算 Vector3d c = A * b; // 输出结果 ...
g++ -I /path/to/eigen/ my_program.cpp -o my_program 感谢我之前已经装过Eigen并且已经设置好了 o(╯□╰)o, 所以直接 make 也能找到它。 g++ 但是当我的代码中有比如: vector<vector<int>>vec; 此时我再 make 直接报错: a space is required between consecutive right angle ...
对于纯粹基于CPU的高性能计算任务,优先采用高性能的库。例如,MATLAB的底层矩阵库就是MKL(稠密矩阵)/SuiteSparse(稀疏矩阵)。这些高性能库千锤百炼,有大量的优化甚至汇编优化、大概率比你自己写的计算程序要好。只有在极其狭窄的功能或者场合,自己写的库要更好些。比如我自己写的稀疏矩阵加法的性能比Eigen略好一些。
cmake_minimum_required(VERSION2.8FATAL_ERROR)project(test)find_package(Eigen3 REQUIRED)include_directories(${EIGEN3_INCLUDE_DIRS})add_executable(test main.cpp) 然后就可以开心的写程序了: main.cpp #include<iostream>#include<Eigen/Eigen>intmain(){doublea;Eigen::Vector3iindex1(11,21,31); ...
使用Eigen库遇到C2719错误的解决办法 http://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicUnalignedArrayAssert.html#c1 Cause 1: Structures having Eigen objects as members If you have code like this, class Foo { //... Eigen::Vector2dv; //... };