Eigen::Matrix<double,2,1> result = matrix_23.cast<double>() * v_3d; 注意两矩阵的类型要一致,矩阵的维度有匹配,否则会报错。 matrix_23.cast< double >() 将float 转换成了 double Eigen::Matrix<double,2,1> result_wrong_type = matrix_23 * v_3d;// 这样不对 ...
六、float 和 double类型转换 Eigen::MatrixXd matrix_d; Eigen::MatrixXf matrix_f; matrix_f = matrix_d.cast<float>(); 绕固定坐标系转和绕当前坐标系旋转 /// Created by qian on 2021/3/7.//#include"iostream"#include<Eigen/Core>#include<Eigen/Geometry>#include<Eigen/Dense>usingnamespaceEigen...
在上述代码中,我们首先定义了一个双精度浮点型的随机矩阵 mat_double,然后使用 cast() 函数将其转换为单精度浮点型矩阵 mat_float。通过这种方式,我们可以方便地实现不同精度类型矩阵之间的转换,以满足不同的计算需求。 2. 维度类型转换 除了精度类型转换外,有时我们还需要在不同维度的矩阵之间进行转换。eigen 提供...
Eigen::Matrix<double,2,1> result = matrix_23.cast<double>() * v_3d; 注意 两矩阵的类型要一致 ,矩阵的维度有匹配 ,否则会报错 matrix_23.cast< double >() 将 float 转换成了 double Eigen::Matrix<double,2,1> result_wrong_type = matrix_23 * v_3d;// 这样不对 类型不匹配 报错如下: er...
m.resize(4, 3);//4x3的矩阵 6.3 矩阵重排 mat.conservativeResize() ; 将原来的矩阵conservativeResize() ,注意不是resize(),resize()函数会改变原有矩阵中的值。 6.4 类型转换 Eigen::Matrix3f matrix_23; matrix_23.cast< double >(); //改变矩阵数据类型,将 float 转换成了 double ...
SSE是一个系列,包括从最初的SSE到最新的SSE4.2,支持同时操作16 bytes的数据,即4个float或者2个double。AVX也是一个系列,它是SSE的升级版,支持同时操作32 bytes的数据,即8个float或者4个double。 但向量化运算是有前提的,那就是内存对齐。SSE的操作数,必须16 bytes对齐,而AVX的操作数,必须32 bytes对齐。也就是...
如果后面跟着X,则代表是动态的数组,运行时可以根据需求改变,如果是数字,则代表是静态的(根据实验,最多能建立4维的静态矩阵或者数组,- -,为嘛不是6维,实验正好需要)。i代表int类型,f代表float类型,d代表double。 对应关系: Arrays类型的话也跟Matrices差不多。
其中Matrix代表二维矩阵,Vector代表列向量RowVector代表行向量。如果后面跟着X,则代表是动态的数组,运行时可以根据需求改变,如果是数字,则代表是静态的(根据实验,最多能建立4维的静态矩阵或者数组,- -,为嘛不是6维,实验正好需要)。i代表int类型,f代表float类型,d代表double。
矩阵类型:Eigen中的矩阵类型一般都是用类似MatrixXXX来表示,可以根据该名字来判断其数据类型,比如”d”表示double类型,”f”表示float类型,”i”表示整数,”c”表示复数;Matrix2f,表示的是一个2*2维的,其每个元素都是float类型。 数据存储:Matrix创建的矩阵默认是按列存储,Eigen在处理按列存储的矩阵时会更加高效。
矩阵类型:Eigen中的矩阵类型一般都是用类似MatrixXXX来表示,可以根据该名字来判断其数据类型,比如”d”表示double类型,”f”表示float类型,”i”表示整数,”c”表示复数;Matrix2f,表示的是一个2*2维的,其每个元素都是float类型。 数据存储:Matrix创建的矩阵默认是按列存储,Eigen在处理按列存储的矩阵时会更加高效。