使用std::vector进行Eigen::MatrixXd.block赋值_什么时候使用Eigen::Vector vs std::vector？_使用std::make_unique<>进行赋值 - 腾讯云开发者社区

vector本身是没有find这一方法，其find是依靠algorithm来实现的。...#include #include #include int main() { using namespace std;...vector vec; vec.push_back(1); vec.push_back(2); vec.push_back(3); vec.push_back...(4); vec.push_back(5); vec.push_back(6); vector::iterator it = find(vec.begin(), vec.end

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eigen使用教程_kafka简单使用

Eigen采用源码的方式提供给用户使用，在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。...针对向量还提供”[]”操作符，注意矩阵则不可如此使用。设置矩阵的元素：在Eigen中重载了”<<”操作符，通过该操作符即可以一个一个元素的进行赋值，也可以一块一块的赋值。...另外也可以使用下标进行赋值。重置矩阵大小：当前矩阵的行数、列数、大小可以通过rows()、cols()和size()来获取，对于动态矩阵可以通过resize()函数来动态修改矩阵的大小。...f=74 Eigen用源码的方式提供给用户使用，在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。...”<<“操作符，通过该操作符即可以一个一个元素的进行赋值，也可以一块一块的赋值。

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PCL common中常见的基础功能函数

这里主要介绍一下基本的常见的功能函数，这些函数其实用C++也可以自行实现，在PCL中提供了更多的重载接口，方便使用。...Scalar, Eigen::Dynamic, 1 > ¢roid) 利用一组点的指数对其进行一般的、通用的nD中心估计。...pcl::getMeanStd (const std::vector &values, double &mean, double &stddev) 同时计算给定点云数据的均值和标准方差...&max_pt, std::vector &indices) 在给定边界的情况下，获取一组位于框中的点 pcl::getMaxDistance (const pcl::PointCloud...) 根据给定的多边形的点云计算多边形的面积 pcl::copyPoint (const PointInT &point_in, PointOutT &point_out) 从Point_in把字段数据赋值到

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布局转模型无法生成新图形_三维数组初始化

由于Eigen库相较于OpenCV中的Mat等库而言更加高效，许多上层的软件库也使用Eigen进行矩阵运算，比如SLAM中常用的g2o,Sophus等。...include using namespace std; using namespace Eigen; int main(int argc, char **argv) { /...使用四元数来对旋转向量进行赋值 //3.1 直接使用四元数来对旋转向量赋值 AngleAxisd V5; V5 = t_Q; cout << "Rotation_vector5" << endl <<...V5.matrix() << endl; //3.2 使用四元数来对旋转向量进行初始化 AngleAxisd V6(t_Q); cout << "Rotation_vector6" << endl <<...使用旋转向量对四元数来进行赋值 //3.1 直接使用旋转向量对四元数来赋值 Quaterniond Q4; Q4 = t_V; cout << "Quaternion4" << endl << Q4.coeffs

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Python 实现使用空值进行赋值 None

0.摘要在Python中，尤其是数组当中，对于一些异常值往往需要进行特殊处理。为了防止异常值与正常数据混淆，影响最终计算结果，常用的方法是将异常值置零或者置空。...置零的方法较为简单，本文主要介绍如果对python中的数据进行置空。 1.赋值为None 对于一般数据，可以直接为其赋值为None。...type(np.nan) <class ‘float’ 在numpy数组中，将int型元素赋值为float类型，是不合法的。赋值语句不会报错，但numpy会自动将float类型转为int型。...= num isnan(float("nan")) True 使用numpy： import numpy as np np.isnan(np.nan) True...np.isnan(float("nan")) True np.isnan(float("inf")) False 以上这篇Python 实现使用空值进行赋值 None就是小编分享给大家的全部内容了

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PCL深度图像（2）

若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由于扫描极为精细，则能够得到大量的激光点，因而就可形成激光点云。点云格式有*.las ;*.pcd; *.txt等。...::Affine3f& viewer_pose) { Eigen::Vector3f pos_vector = viewer_pose * Eigen::Vector3f(0, 0, 0); Eigen...::Vector3f look_at_vector = viewer_pose.rotation () * Eigen::Vector3f(0, 0, 1) + pos_vector; Eigen::...Vector3f up_vector = viewer_pose.rotation () * Eigen::Vector3f(0, -1, 0); viewer.setCameraPosition (...::Affine3f scene_sensor_pose (Eigen::Affine3f::Identity ()); //申明传感器的位置是一个4*4的仿射变换 std::vector<int

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c++基础知识

// 同时，Eigen 通过 typedef 提供了许多内置类型，不过底层仍是Eigen::Matrix // 例如 Vector3d 实质上是 Eigen::Matrix，即三维向量 Eigen::Vector3d v_3d; // 这是一样的 Eigen::Matrix vd...::Matrix3d::Zero(); //初始化为零 // 如果不确定矩阵大小，可以使用动态大小的矩阵 Eigen::Matrix< double, Eigen...使用当前的舍入模式取整(fegetround())； std::lrint: 使用当前的舍入模式取整(fegetround()),返回long int； std::llrint:...该操作不会去进行动态类型或者静态类型的检测，它仅仅将值强行赋值过去。从某种意义上对编译器进行了一种欺骗，同时也带来了一定的不安全性。所以在使用这个cast的时候，要慎重。

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Eigen库学习教程(全)

i,j) 表示第i行第j列的值，这里对数组进行初始化 m(1,0) = 2.5; m(0,1) = -1; m(1,1) = m(1,0) + m(0,1); std::cout << m << std...; VectorXd v(2); v.resize(5); std::cout << "The vector v is of size " << v.size() << std::endl; std::...，意味着你可以给他赋值。...，对每一列或者行进行规约操作时得到的是一个列或者行向量。...endl; // 用变换矩阵进行坐标变换 Vector3d v_transformed = T * v; cout << "v transformed = " << v_transformed.transpose

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3_机械臂位姿变换计算过程代码

对于target_pose参数，是对p_from进行的位置和姿态的变换，例子中target_pose表示位置不变，绕ry旋转1弧度。输出结果：后面姿态表示是欧拉角，旋转方向是ZYX。...<< "m3x3_to ret is: \n" << m3x3_ret << std::endl; 将旋转矩阵变为欧拉角便于观察： Eigen::Vector3d rotationMatrixToEulerAngles...::vectormyPoseTrans(const std::vector&pose_from, const std::vector&pose_from_to...) { std::vector pose; // 初始化欧拉角（rpy）,对应绕x轴，绕y轴，绕z轴的旋转角度 Eigen::Vector3d euler_angle(pose_from.at..., 3, 3); cout << "m3x3_to ret is: \n" << m3x3_ret << std::endl; // 使用自定义函数将旋转矩阵转换为欧拉角 Eigen

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g2o代码阅读高翔Slambook第七讲：3d2d非线性优化

代表内部存储的待优化变量个数为3，存储格式为g2o::Vector3,不同于Eigen所定义的Vector3d或Vector3f。...在主函数中也使用了一个代表相机内参的节点，这个节点并不与所使用的边进行连接，因此只起到在求解器内部提供边进行误差运算时所需的参数的作用，其内部的参数并不会像位姿节点或者物体位置节点一样被优化或修改。...最后是使用到的边的定义： class G2O_TYPES_SBA_API EdgeProjectXYZ2UV : public BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexSBAPointXYZ...可以看出，Eigen::Vector3d与g2o::Vector3虽不是一类变量，但是可以直接进行运算。进而设置边缘化为true以便稀疏化求解，最后将这个节点point添加到求解器中去。...当然，也可以取消优化物体3d位置的过程，将其设置为固定3d坐标作为已知信息，在构造边时将其通过列表初始化的方式输入到边内部，并赋值给内部变量参与误差的计算。

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cmake eigen_cmake链接动态库

目录写在前面准备使用参考完写在前面 1、本文内容在自己的程序中使用Eigen库，用cmake实现 2、平台 windows，linux 3、转载请注明出处： https://blog.csdn.net...Eigen 使用实现欧拉角转旋转矩阵的程序euler2rt.cpp #include #include #include <iostream...::cout<<"please input a 3x1 vector,for example:\neuler2rt 45 30 60"<<std::endl; return 0; } Eigen::...[0],Eigen::Vector3d::UnitX())); Eigen::AngleAxisd pitchAngle(Eigen::AngleAxisd(eulerAngle[1],Eigen::Vector3d...=rollAngle*pitchAngle*yawAngle; std::cout<<"rotation_matrix:\n"<<rotation_matrix<<std::endl; Eigen::Vector3d

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使用Map批量赋值进行表单验证的实践

通过使用Map批量赋值功能，我们可以更高效地将表单数据批量赋值给验证对象，然后根据验证对象的属性进行验证。一、Map批量赋值功能概述Map批量赋值功能是一种将数据从一个对象映射到另一个对象的方法。...二、使用Map批量赋值进行表单验证通过使用Map批量赋值功能，我们可以将表单数据批量赋值给验证对象。具体步骤如下：1. 定义一个包含表单数据和验证规则的Map对象；2....使用Map批量赋值功能，将表单数据的键值对批量赋值给验证对象；4. 根据验证对象的属性进行验证；5. 根据验证结果返回相应的提示信息。...三、优势与效果使用Map批量赋值进行表单验证的优势在于：1. 提高开发效率：通过批量赋值，避免了手动为每个字段设置验证规则的繁琐过程；2....四、结论通过使用Map批量赋值功能，我们可以更高效、灵活地进行表单验证。它减少了开发时间和维护成本，提高了开发效率和代码的可维护性。

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SLAM初探：Eigen库简单使用

/ 使用圆括号()或方括号[]访问向量元素 v[0] = 1; v[1] = 2; v(2) = 3; v(3) = 4; std::cout 对于动态大小的类型，在编译时不指定行数和列数，使用Eigen::Dynamic。...通过定义EIGEN_NO_DEBUG 或 NDEBUG，取消断言。通过使用coeff()和coeffRef()，来取消检查。.../Core> using namespace Eigen; using namespace std; int main(int, char *[]) { Vector3f x; x...std; int main(int, char *[]) { Vector3d md(1,2,3); Vector3f mf = md.cast(); cout <<

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可视化深度图像

在3D视窗中以点云形式进行可视化（深度图像来自于点云），另一种是将深度值映射为颜色，从而以彩色图像方式可视化深度图像，新建工程ch4_2，新建文件range_image_visualization.cpp...::Affine3f& viewer_pose) //设置视角位置{ Eigen::Vector3f pos_vector = viewer_pose * Eigen::Vector3f(0, 0..., 0); //eigen Eigen::Vector3f look_at_vector = viewer_pose.rotation () * Eigen::Vector3f(0, 0, 1)...+ pos_vector; Eigen::Vector3f up_vector = viewer_pose.rotation () * Eigen::Vector3f(0, -1, 0); viewer.setCameraPosition...::Affine3f scene_sensor_pose (Eigen::Affine3f::Identity ()); std::vector pcd_filename_indices =

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eigen库的使用_eigenvalue

Eigen库使用指南 1.模块和头文件 Core #include，包含Matrix和Array类，基础的线性代数运算和数组操作。...Dynamic, Dynamic> MatrixXd; typedef Matrix VectorXf; type 默认构造时，指定大小的矩阵，只分配相应大小的空间，不进行初始化...矩阵初始化逗号初始化：为矩阵元素赋值，顺序是从左到右，从上到下，数目必须匹配。...::MatrixXf mat(2,3); mat << 1,2,3, 4,5,6; std::cout << mat.colwise().maxCoeff(); // output: 4,...混淆问题使用eval()函数解决把右值赋值为一个临时矩阵，再赋给左值时可能有造成的混淆。

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ceres实现的pnp解算后的位姿优化代码详解

ceres优化案例对于任何一个优化问题，首先需要对问题进行建模，之后采用合适的优化方法，进行求解，在求解的过程中，往往需要进行梯度下降求取最优，这里涉及了导数计算，所以在代码中使用Ceres进行优化时...::Vector3d point_, Eigen::Vector2d observed_) : point(point_), observed(observed_) {..., 325.1, 249.7}; // fx,fy,cx,cy }; 最后我们在程序中使用PoseOptimization进行优化 void PoseOptimization(const std::vector...::Vector3d p3d(points_3d[i].x, points_3d[i].y, points_3d[i].z); Eigen::Vector2d p2d(points_2d...quat[2], quat[3]); //对优化后的rt进行赋值还原 rvec.at(0,0) = camera_rvec[0]; rvec.at(

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g2o代码阅读高翔Slambook第六讲：曲线拟合

然而g2o是bundle adjustment中的关键，因此还是有必要对g2o进行一些系统的学习。首先，为什么要使用g2o？...我们可以以第6讲中，使用g2o进行曲线拟合的代码为例：首先进行了所使用的节点与边的定义： // 曲线模型的顶点，模板参数：优化变量维度和数据类型 class CurveFittingVertex: public...g2o::BaseVertex { public: EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW virtual void setToOriginImpl...::Vector3d abc = v->estimate(); _error(0,0) = _measurement - std::exp( abc(0,0)*_x*_x + abc(1,0...赋值给一个新定义的vector3d变量abc，此后便可以拿着这个abc进行相应的计算；第三句话则是完成上面公式的误差运算，其中yreal这个真实值是通过_measurement体现的（这个measurement

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从零开始学习自动驾驶系统(八)-基础知识之车辆姿态表达

**外旋（extrinsic rotation）**即根据世界坐标系进行旋转。...我们也很少在SLAM程序中直接使用欧拉角表示姿态，同样不会在滤波或优化中使用欧拉角表示旋转（因为它具有奇异性）。 2.2 四元数四元数是三维空间旋转的另一种表达形式。...四元数与旋转角度/旋转轴的转化 image.png C++中使用Eigen定义四元数的代码如下，该代码定义了一个绕z轴30度的旋转操作。...// 输出所有系数 std::cout << q.coeffs() << std::endl; // 输出虚部系数 std::cout << q.vec() << std::endl;...Eigen::Vector3d v(1, 0, 0); Eigen::Vector3d v_rotated = q * v; std::cout << "(1,0,0) after

2.3K1 0

eigen库的优缺点_简单介绍一种你在家中使用过的工具

"sin radian:"<< std::sin(radian/2.0) << std::endl; //定义一个vector Eigen::Vector3f v1(1.0f,0.0f,0.0f); std...::cout <<"Vector3f:" << v1 << std::endl; Eigen::Vector3f v2(0.0f,1.0f,0.0f); //点乘 std::cout <<"Vector3f...cout <<"Vector3f cross:" << v1.cross(v2) << std::endl; std::cout <<"Vector3f cross:" << v2.cross(v1)...<< std::endl; Eigen::Vector3f v3(5.0f,0.0f,0.0f); std::cout <<"Vector3f normalized:" << v3.normalized...() << std::endl; //定义一个matrix Eigen::Matrix3f m = Eigen::Matrix3f::Identity();//生成一个单位矩阵 std::cout <<

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Games101--Assignment3

使用重心坐标对三角形内的点 (α,β,γ)(\alpha,\beta,\gamma)(α,β,γ) 进行插值，需要插值的属性也用重心坐标进行线性组合，三个顶点的属性为 VAV_AVA ， VBV_BVB...(x,y),pixel_color); } } } } } 2.投影矩阵这里使用的还是之前Assignment2中使用的投影矩阵...中的矩阵系数乘积计算可以使用cwiseProduct。...position; Eigen::Vector3f intensity; }; */ std::vector lights = {l1, l2};...auto l2 = light{{-20, 20, 0}, {500, 500, 500}}; std::vector lights = {l1, l2}; Eigen:

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std::vector find_vectornator工具使用

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eigen库的使用_eigenvalue

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