typedef Matrix<int, Dynamic, 1> VectorXi; Matrix<float, 3, Dynamic> 2.4 MatrixXd全部元素为固定值的初始化 MatrixXd全部元素为0的初始化 MatrixXd::Zero( _mat.rows(), _mat.cols() ); MatrixXd全部元素为1[4]的初始化 Eigen::Matrix<double, 5, 1> matB0=Eigen::Matrix<double, 5, 1>::One...
Eigen中,所有的矩阵,向量都是Matrix模板类的对象,向量只是矩阵的特例,行数或者列数为1. //便捷定义typedef Matrix<float,4,4>Matrix4f; typedef Matrix<float,3,1>Vector3f; typedef Matrix<int,1,2> RowVector2i; typedef Matrix<double, Dynamic, Dynamic>MatrixXd; //编译期未知尺寸 Eigen中通过()获取其...
Block块操作 Eigen::MatrixXd Q = Eigen::MatrixXd::Zero(5,5); Eigen::MatrixXd Q_j= Eigen::MatrixXd::Ones(4,4); Q.block<1,1>(1,1) =1;//第一行第一列为开始的左上角的1*1矩阵块Q.block<4,4>(1,1) = Q_j;//第一行第一列为开始的左上角的4*4矩阵块 上面对Q矩阵作块操作,<...
动态矩阵:有时候运行完之后,才可以知道,这里使用MatrixXd:表示任意大小的元素类型为double的矩阵变量,其大小只有在运行被赋值之后才能知道; 数据类型 Eigen中的矩阵类型一般都是用类似MatrixNX来表示,可以根据该名字来判断其大小(2,3,4,或X,意思Dynamic)和数据类型,比如: d:表示double类型 f:表示float类型 i:表示...
Matrix< float, 3, 1 > Vector3f_def; 矩阵初始化 在构造完后,我们需要对元素进行初始化,常用的是直接赋值: Eigen::Matrix3f m; m << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9; 它是逐行写入的,这只适用于较小的矩阵: Eigen::MatrixXd m(3,3);m <<1,2,3, 4,5,6, 7,8,9; ...
typedef Matrix<int, 1, 2> RowVector2i; 静态-动态-矩阵 静态矩阵:矩阵是静态的,即编译时候就知道运行结果,例如Matrix3d:表示元素类型为double大小为3*3的矩阵变量,其大小在编译时就知道。 动态矩阵:有时候运行完之后,才可以知道,这里使用MatrixXd:表示任意大小的元素类型为double的矩阵变量,其大小只有在运行被...
typedef Matrix<int, 1, 2> RowVector2i; 静态-动态-矩阵 静态矩阵:矩阵是静态的,即编译时候就知道运行结果,例如Matrix3d:表示元素类型为double大小为3*3的矩阵变量,其大小在编译时就知道。 动态矩阵:有时候运行完之后,才可以知道,这里使用MatrixXd:表示任意大小的元素类型为double的矩阵变量,其大小只有在运行被...
Eigen::Map< Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> > map3(p3, iCol1, iCol2); map3 = map1 * map2; } int main(int argc, char* argv[]) { //1. 矩阵的定义 Eigen::MatrixXd m(2, 2); Eigen::Vector3d vec3d; ...
1、通用性强,X既可以是MatrixXd类型的,也可以是MatrixXf类型的,甚至是矩阵的一个子块m1.block(0,0,10,10)的 或者表达式m1+m2 (假设m1,m2为MatrixXd类型的) 2、速度快(表达式类型不用先进行运算,存为Matrix了) 但是,事物都有其两面性。。。
data(); //数组转矩阵 Map<MatrixXd>tM(test, 50, 50); 注意,这两种转换方式都是浅拷贝,改变源数据的值拷贝后对象的值也会改变。 矩阵输出到文件 Eigen重载了<<,直接输出到文件即可。 MatrixXd M = MatrixXd::Zero(5, 5); ofstream fout("test.txt"); fout << M; fout.close(); ...