总结来说，"norm"是计算向量长度，"normalize"是改变向量使其长度为1的过程，"normalized"是已经完成归一化的向量结果。理解并正确使用这三个术语对于处理向量操作至关重要。在Eigen库中，根据你的需求，选择合适的函数可以优化你的代码效率。
Eigen中norm, normalize,normalized 的区别 norm()is theFrobenius norm, the square root of the sum of squares of the components. normalized()returns a copy to the original object divided by this norm (i.e. the original object is not changed). normalize()divides an object in-place by this n...
1) norm()的定义如下 对于向量,使用的是L2范数,也就是向量本身点积的开方 对于矩阵,使用的是Frobenius范数 2) normalized()的定义如下: 这个是针对于向量的。用处就是向量的每个数除以这个向量的范数 3) normalize()的定义如下: 作用和normalized()是一样的,区别在于,normalized()是产生一个临时矩阵,而这个是直...
1. norm()用来计算向量的二范数，也就是向量的欧式距离。2. normalize()则用于计算单位向量，是将原始向量除以它的模长。3. normalized()与normalize()功能相似，但返回一个单位向量而不是直接修改原有向量。Eigen中向量范数的表示及计算有特定的函数模板lpNorm，它能提供以下范数的计算方法：0范数表示...
/** Convert the quaternion to a 3x3 rotation matrix. The quaternion is required to* be normalized, otherwise the result is undefined.*/template<classDerived>EIGEN_DEVICE_FUNCinlinetypenameQuaternionBase<Derived>::Matrix3QuaternionBase<Derived>::toRotationMatrix(void)const{// NOTE if inlined, then...
2.normalized().transpose() <<std::endl;45std::cout <<"v1点乘v2:"<< v1.dot(v2) <<std::endl;46std::cout <<"v1叉乘v2:"<< v1.cross(v2).transpose() << std::endl;//叉乘只能用于长度为3的向量4748//块操作49R = T.block<3,3>(0,0);50t = T.block<3,1>(0,3);51std::...
Eigen::Vector3d vv_x=v1.cross(v0);doubleradian_angle = atan2(v0.cross(v1).norm(), v1.transpose() *v0);Eigen::AngleAxisd delta_r(radian_angle, vv_x.normalized());//任意轴旋转Eigen::Quaterniond deltaQ(delta_r); deltaQ.normalize(); ...
(vec2); scalar = col1.adjoint() * col2; scalar = (col1.adjoint() * col2).value(); // 外积 mat = col1 * col2.transpose(); // 范式/归一化 scalar = vec1.norm(); scalar = vec1.squareNorm(); vec2 = vec1.normalized(); vec1.normalize(); // 叉乘 #include <Eigen/...
Vector3.normalized的特点是当前向量是不改变的并且返回一个新的规范化的向量; Vector3.Normalize的特点是改变当前向量,也就是当前向量长度是1 1 旋转向量 初始化旋转向量 //旋转角为alpha(顺时针),旋转轴为(x,y,z) Eigen::AngleAxisd rotation_vector(alpha,Vector3d(x,y,z)) Eigen::AngleAxisd yawAngle(al...
Eigen::Matrix3d&R) {// normalise pwEigen::Vector3d vec_on_xz_plane_n = vec_on_xz_plane.normalized();// define helper variables x, y and z// xEigen::Vector3d xn = vec_along_x_axis.normalized();// yEigen::Vector3d tmp = vec_on_xz_plane_n.cross(xn); ...