OpenCV自带到Eigen的接口。 支持逐元素、分块、和整体的矩阵操作。 支持使用Intel MKL加速部分功能。 支持多线程,对稀疏矩阵支持良好。 支持常用几何运算,包括旋转矩阵、四元数、矩阵变换、角轴等等。 即使不做SLAM,在3D视觉中,当处理大量数学运算时,我们也会用到Eigen库,它帮我们优化了性能。在安装完成Eigen库后,...
Eigen是个C++开源线性代数库, 提供了快速的有关矩阵的线性代数运算. 许多上层的软件库也使用Eigen进行矩阵运算, 包括g2o,Sophus等. 与其他库相比, Eigen的特殊之处在于, 这是个纯用头文件搭建起来的库. 所以使用时只能找到Eigen的头文件, 而没有类似.so或.a的二进制文件. 在使用时, 只需引入Eigen的头文件即可...
cout <<"yaw_arc = "<< yaw_arc << endl;// 初始化欧拉角(rpy),对应绕x轴,绕y轴,绕z轴的旋转角度Eigen::Vector3deuler_angle(roll_arc, pitch_arc, yaw_arc);// 使用Eigen库将欧拉角转换为旋转矩阵Eigen::Matrix3d rotation_matrix1, rotation_matrix2; rotation_matrix1 = Eigen::AngleAxisd(euler_...
Eigen库分为核心模块和额外模块两个部分, Eigen和Dense头文件方便的同时包含了几个头文件可以供使用 --Core 有关矩阵和数组的类,由基本的线性代数(包含 三角形和自伴乘积相关),还有相应对数组的操作。 --Geometry 几何学的类,有关转换、平移、进位制、2d旋转、3D旋转(四元组和角轴相关) ...
1.Eigen安装及使用 1.1 安装 eigen3在linux下的安装可以直接用命令安装: 代码语言:javascript 复制 sudo apt-getinstall libeigen3-dev 也可以参考下面链接:eigen安装教程 1.2 CMakeLists.txt编写 eigen库采用模板编程技术,仅由一些头文件组成,运行速度快。用cmake管理项目的时候,只需要在CMakeLists.txt里面头文件的...
C++矩阵运算库Eigen快速上手指南 介绍 Eigen 3 是一个以纯泛型编写的 C++ 矩阵运算库,它的授权是MPL2,以源代码的形式提供给用户,所以只要把它的代码 include 进自己的程序就可以使用,不需要链接 DLL,也没有任何除 iostream 以外的依赖项。 实用链接 官网...
eigen头文件库 一般情况下,只需要: #include<Eigen/Core>#include<Eigen/Dense> 二、矩阵与向量的定义 Eigen 中所有向量和矩阵都是Eigen::Matrix,它是一个模板类。 它的前三个参数为:数据类型,行,列。 // 声明一个2*3的float矩阵Eigen::Matrix<float,2,3>matrix_23;//声明一个5*1的double向量Eigen::Ma...
eigen库高级用法 1. 简介 eigen库是一个用于线性代数运算的C++库。它提供了高性能的矩阵和向量运算,是很多科学计算、机器学习和图形处理等领域常用的工具。本文将介绍eigen库的一些高级用法,包括特征值和特征向量计算、矩阵分解、最小二乘问题求解等。 2. 特征值与特征向量计算 特征值与特征向量是矩阵运算中的重要...
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、数值解决以及相关的算法。 Eigen 性能高效、使用方便,是科学计算、机器学习、机器人学和其他需要高性能数学运算的领域中的流行选择。 基本特性 高性能:采用模板化设计,可以支持各种数据类型的矩阵和向量运算,包括 float、double、int 等。