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。 支持使用Intel MKL加速部分功能。
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是一个开源库,从3.1.1版本开始遵从MPL2许可。 Eigen采用模板方式实现,由于模板函数不支持分离编译,故只能提供源码而不是动态库方式提供给用户。 Eigen官方文档:http://eigen.tuxfamily.org/ Eigen下载地址:https://gitlab.com/libeigen/eigen 2 安装 Eigen的安装十分简单,只需要在终端输入 sudoapt-getinstall...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sudo apt-get install 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...
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库中cholesky分解用法 它能够高效地处理大规模矩阵的分解问题。首先需要包含相应的 Eigen 库头文件来使用 Cholesky 分解。分解结果可以用于快速求解线性方程组。Cholesky 分解在数值计算中具有重要地位。其计算复杂度相对较低。输入的矩阵必须是对称正定的,否则分解会出错。分解后的结果可用于矩阵求逆的近似计算。在 ...
Eigen 库在许多领域都有广泛的应用,例如: - 在计算机视觉领域,Eigen 库可以用于图像处理、特征提取、目标检测等任务; - 在机器学习领域,Eigen 库可以用于矩阵运算、线性回归、最小二乘法等任务; - 在数值分析领域,Eigen 库可以用于求解线性方程组、非线性方程组等任务。 4.如何使用 Eigen 库 要使用 Eigen 库,...