CMakeLists.txt编写 eigen库采用模板编程技术,仅用一些头文件组成,运行速度快。 正常: find_package(Eigen3 REQUIRED) include_directories(${EIGEN3_INCLUDE_DIR}) 如果找不到头文件 include_directories("/usr/include/eigen3") 版本查看 终端输入命令: tac /usr/include/eigen/src/Core/util/Macros.h 使用 ...
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...
Eigen提供+、-、一元操作符“-”、+=、-=,例如: 二元操作符+/-表示两矩阵相加(矩阵中对应元素相加/减,返回一个临时矩阵): B+C 或 B-C; 一元操作符-表示对矩阵取负(矩阵中对应元素取负,返回一个临时矩阵): -C; 组合操作法+=或者-=表示(对应每隔元素都做相应操作):A += B 或者 A-=B 代码段1为...
Eigen 特殊矩阵生成 //Eigen//MatlabMatrixXd::Identity(rows,cols)//eye(rows,cols)C.setIdentity(rows,cols)//C = eye(rows,cols)MatrixXd::Zero(rows,cols)//zeros(rows,cols)C.setZero(rows,cols)//C = zeros(rows,cols)MatrixXd::Ones(rows,cols)//ones(rows,cols)C.setOnes(rows,cols)//C ...
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 cout<<'矩阵 A * 向量 b 的结果为:'<<endl<< c <<endl; return0; } 运行结果如下:...
在C++中使用Eigen库进行曲线拟合是一个常见的任务,下面我将详细解释如何使用Eigen库进行曲线拟合,包括基本原理、Eigen库的相关功能以及具体的代码实现。 一、Eigen库简介 Eigen是一个C++模板库,专门用于线性代数运算。它提供了矩阵、向量操作和线性代数算法所需的功能,且采用头文件形式,易于集成到C++项目中。Eigen库的特...
Eigen是一个C++的开源线性代数库。它提供快速的有关矩阵的线性代数运算,还包括解方程等。许多上层软件库也使用Eigen进行矩阵运算,包括g2o,Spphus等。 2. 安装 在Linux -- Ubuntu 16.04 的系统下: sudo apt-get install libeigen3-dev 默认安装目录: /usr/include/eigen3/ ...
在Linux系统中，Eigen的安装可以通过命令行完成：sudo apt-get install libeigen3-dev。源码安装则需参考网上教程，通常包括配置CMakeLists.txt文件等步骤。Eigen库通过模板编程技术构建，仅需包含一些头文件，运行速度快。Matrix类使用六个模板参数，其中RowMajor与列优先存储顺序相关，MaxRowsAtCompileTime和...
,而R是右上三角矩阵, 即假如A是mn维, 则Q是 mm 维, R是 m*n 维, 只不过R只有右上角有值。即如下图所示。 QR分解 QR分解公式如下, 注意因为Q是正交矩阵所以 : 那么现在的问题就变成了 , 那么我们可以更进一步, 将R进行LU分解, 也就是常见的高斯消去法, 在matlab中, 通过左除的形式, 即 R \ (...
cmake --build . --config RelWithDebInfo --target install 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 如果设置不构建测试程序,这个构建过程其实就是复制必须的头文件到安装目录。另外,还会生成一些.cmake格式的包配置文件到安装目录,这些文件是便于其他项目找到和使用这些Eigen的。不止Eigen,大多数...