正常我们只需指明第一个参数即可,使用Map可以在无任何其他开销的情况下,让Eigen使用非Eigen数据结构来对其进行初始化,包括多种数据结构,比如原生数组,比如double[]、float[]等,以及STL容器,比如std::vector、std::array等。 std::vector<double> vec = {1,2,3,4,5,6}; //std::vector数据类型 Eigen::Map<...
这个很简单就从Eigen的官方网站下载源代码,然后在另外一个文件夹下对源码进行编译安装即可。 现在我假设你已经下载好了源码,解压后的源码文件目录大致长这样。你只需关注我所选中的那个CMakeLists.txt这个文件即可。 我的源文件目录是eigen-eigen-323c...,现在你创建一个额外的文件夹(必须在eigen-eigen-323c......
//对四元数赋值的三大种方法(注意Eigen库中的四元数前三维是虚部,最后一维是实部) //1.使用旋转的角度和旋转轴向量(此向量为单位向量)来初始化四元数,即使用q=[cos(A/2),n_x*sin(A/2),n_y*sin(A/2),n_z*sin(A/2)] Quaterniond Q1(cos((M_PI / 4) / 2), 0 * sin((M_PI / 4) ...
这个很简单就从Eigen的官方网站下载源代码,然后在另外一个文件夹下对源码进行编译安装即可。 现在我假设你已经下载好了源码,解压后的源码文件目录大致长这样。你只需关注我所选中的那个CMakeLists.txt这个文件即可。 我的源文件目录是eigen-eigen-323c...,现在你创建一个额外的文件夹(必须在eigen-eigen-323c......
(注意Eigen库中的四元数前三维是虚部,最后一维是实部) //1.使用旋转的角度和旋转轴向量(此向量为单位向量)来初始化四元数,即使用q=[cos(A/2),n_x*sin(A/2),n_y*sin(A/2),n_z*sin(A/2)] Quaterniond Q1(cos((M_PI / 4) / 2), 0 * sin((M_PI / 4) / 2), 0 * sin((M_PI ...
这个很简单就从Eigen的官方网站下载源代码,然后在另外一个文件夹下对源码进行编译安装即可。 现在我假设你已经下载好了源码,解压后的源码文件目录大致长这样。你只需关注我所选中的那个CMakeLists.txt这个文件即可。 我的源文件目录是eigen-eigen-323c...,现在你创建一个额外的文件夹(必须在eigen-eigen-323c......