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CMake构建的库都会生成类似的包配置文件,这一点我们放在后续的文章中进行一步论述。
Eigen 是一个高级的 C++ 库,用于线性代数、矩阵和向量运算,数值解算,以及相关的数学运算。 Eigen 被广泛应用于计算机视觉、机器学习、信号处理等领域。 Eigen 库的设计理念是提供高效、灵活和易于使用的数学运算工具。 Eigen 概述 Eigen 是一个高性能的 C++ 模板库,主要用于线性代数、矩阵和向量运算、数值解决以及相...
将ZIP 解压到任意文件夹中进入codeblocks设置->编译器->搜索目录->添加->输入你在(1)中选择的文件夹地址->确定在主函数之前声明 #include "Eigen/Dense"。我从这里 学习了步骤原文由 amann 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 撰写回答 你尚未登录,登录后可以 和开发者交流问题的细节 关注并...
Eigen::Matrix<float, 2, 3> matrix_23; //同时,Eigen 通过 typedef 提供了很多内置类型,不过底层仍然是Eigen::Matrix //例如 Vector3d 实质上是 Eigen::Matrix<double, 3, 1> Eigen::Vector3d v_3d; //还有Matrix3d的实质是Eigen::Matrix<double, 3, 3> Eigen::Matrix3d matrix_33 = Eigen::Matrix...
接下来测试使用,在vscode中打开项目文件夹,将eigen-3.4.0复制到deps中,新建main.cpp编写测试代码以及CMakeLists.txt文件。 CMakeLists.txt: cmake_minimum_required(VERSION 3.2) project(main) set(CMAKE_CXX_STANDARD 17) include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/deps/eigen-3.4.0) add_executable(${PROJEC...
如果是矩阵形式的话, 可以通过 solve 函数, 无论是matlab中的solve函数, 还是python中的np.linalg.solve(), 还是c++ eigen库中的solve函数, 近似求解。 下面是eigen库通过先转换为QR分解再转换为LU分解的求解过程, 其中LU参考官方API #include"Eigen/Eigen"VectorXfmain(constMatrixXf&A,constVectorXf&b)...
VSCode配置C/C++环境参考这篇文章:VSCode配置C/C++环境 eigen下载地址:https://gitlab.com/libeigen/eigen g++路径 添加eigen到头文件 配置eigen到task.jason debug launch文件 测试代码: #include<iostream>#include<Eigen/Dense>usingnamespacestd;usingEigen::MatrixXd;intmain(){MatrixXdm(2,2);//MatrixXd表示...
代码中通过#include<Eigen/Eigen>即可引入Eigen库,但是直接g++编译的时候是通不过的。提示 Eigen/Eigen: No such file or directory。这里需要将Eigen库加入到库中,可以通过CMakeLists实现,如下: CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION2.8FATAL_ERROR)project(test)find_package(Eigen3 REQUIRED)include_direct...
Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法。。 简介 Eigen 是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法。...之所以采用这种方式,是因为Eigen采用模板方式实现,由于模板函数不支持分离编译,所
本文主要向大家介绍了 C/C++知识点之SVD分解的c++代码(Eigen 库),通过具体的内容向大家展示,希望对大家学习C/C++知识点有所帮助。 使用Eigen 库:进行svd分解,形如 A = U * S * VT。 Eigen::JacobiSVD< _Matrix_Type_ > svd(a ,Eigen::ComputeThinU | Eigen::ComputeThinV); ...