要将两个Eigen::DiagonalMatrix相乘并将结果存储为Eigen::SparseMatrix,可以按照以下步骤进行操作:
Eigen::SparseMatrix<double> ad; ad = A * B;
关于Eigen库的使用和更多细节,请参考腾讯云提供的Eigen官方文档:Eigen官方文档。
请注意,以上答案仅供参考,具体实现可能因实际情况而有所不同。
注意:这些函数返回操作后的结果,而不会对原矩阵的元素进行直接操作,如果要让原矩阵进行转换,则需要使用响应的InPlace函数,如transpoceInPlace()等; (3)、矩阵相乘...矩阵相乘、矩阵向量相乘 std::cout << m*m << std::endl << std::endl; vec3d = Eigen::Vector3d(1, 2, 3); std::cout <.../article/details/8490653 Eigen的下载与安装,可参考下面两个博客: http://blog.csdn.net/hjx_1000/article/details/8477522...例如: 二元操作符*在:A*a中表示矩阵A中的每隔元素都与数字a相乘,结果放在一个临时矩阵中,矩阵的值不会改变。...、矩阵向量相乘 矩阵的相乘,矩阵与向量的相乘也是使用操作符*,共有*和*=两种操作符,其用法可以参考如下代码 #include #include using
三维空间的刚体运动 1)旋转矩阵 2)变换矩阵 3)欧拉角 1、旋转向量 2、旋转角: 3、转轴: 4、欧拉角 4)四元数 1、四元数的定义 2、四元数的运算 1)加法和减法 2)乘法(每一项相乘后相加...s为四元数实部 ,v 为虚部, 如果虚部为0,表示实四元数;反之,实部为0表示虚四元数. 乘以i表示旋转180°,两个i相乘表示旋转360° 2、四元数的运算 先准备两个四元数: ?...2)乘法(每一项相乘后相加.) ? 3)共轭(跟普通复数一样,虚部取反) ? 4)模长 ? 5)逆 ? 6)数乘和点乘 ? ? 3、用四元数表示旋转 ?...设点p在机器人1号的坐标系下的坐标为p=[0.5,0,0.2],求它在机器人2号的坐标系下的坐标。...0.1); Eigen::Vector3d t1(0.3, 0.1, 0.1); Eigen::Isometry3d Tcw_1 = Eigen::Isometry3d::Identity()
,全部为1.2 // Eigen重载了+ 运算符,两个矩阵有相同的行数和列数即可相加,对应位置上的值相加 cout << "m =" << endl << m << endl; VectorXd v(3...例如,这是<em>如何将</em><em>两个</em>行向量连接在一起。请记住,必须先设置大小,然后才能使用逗号初始化程序。...<em>相乘</em>操作是对应的数字<em>相乘</em>,相除是对应的元素相除。...点积可以用于任意尺寸的向量,当使用复数时,<em>Eigen</em>的点积操作是第一个变量<em>为</em>共轭线性的,第二个<em>为</em>线性的。...<em>Eigen</em>中最常用的块操作是block()方法,共有<em>两个</em>版本 索引从0开始。<em>两个</em>版本都可用于固定尺寸或者动态尺寸的矩阵和数组。
本次阅读的程序为第八章的第2个程序direct_sparse.cpp,该程序实现了稀疏直接法进行位姿变换的计算。 首先来看一下程序的运行结果: ?...同时定义了结构体的构造函数:其内部有两个成员变量,分别为三维向量pos_world与浮点数grayscale,用来分别存储某个特征点的相机坐标与灰度值。...这里其实将Measurement定义为一个class的结果也是一样的。...文件夹的存储路径,因此argc的判别值为2。...下面来看一下程序在RGBD数据集中的运行结果: ?
它的前三个参数为:数据类型,行,列 // 声明一个2*3的float矩阵 Eigen::Matrix matrix_23; ... cout<<matrix_23(i,j)<<"\t"; cout<<endl; } // 矩阵和向量相乘... <<简单例子(向左移一位,右边自动补0) 11 << 1 = 22 00001011 << 1 00010110 = 22 相当于二进制的每个数都变成当前值的两倍,结果就是变成当前值的两倍...; std::ilogb: 返回以FLT_RADIX为底,|x|的对数值,返回值为整数; std::log1p: ln(1+x); std::log2: log2(x);...了解这两个函数的区别,首先要搞清楚容器的capacity(容量)与size(长度)的区别。
首先排查机械臂末端到底座的旋转平移是否正确 通过查看clopema_certh_ros 1.首先末端到底座的变换,listen的结果居然求逆了。...(Eigen::Affine3d)//解决vector中Eigen对齐的问题 参考 eigen官网 ---- 3....displayed Pointcloud2 using Rviz, "fixed frame(map)does not exist" 解决方法: 主要是launch的时候,要将publish_tf置为true...,并将rviz中的fixed frame填为kinect2_link roslaunch kinect2_bridge kinect2_bridge.launch publish_tf:=true 参考...rosrun calibration_glasgow pub_robot_trans rosrun calibration_glasgow call_handeye_calib 根据标定结果修改
a.minCoeff(); # 所有元素中最小元素 a.maxCoeff(); # 所有元素中最大元素 a.trace(); # 迹,对角元素的和 # minCoeff和maxCoeff还可以返回结果元素的位置信息...array相应元素的最小值 当执行array*array时,执行的是相应元素的乘积,所以两个array必须具有相同的尺寸。...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。...Map类 Map类用于利用数据的内在,并将其转为Eigen类型。...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。
计算表达式最常用的方法是将其赋给张量,而使用 auto 则可以保留运算过程而不计算结果。...auto 保留计算 在下面的示例中,auto 声明使中间值为 Operations,而不是 Tensors,并且不会导致计算表达式。对张量结果的赋值将导致对所有操作的计算。...cwiseMax(q) a.cwiseMax(q) 两个矩阵中逐元素取最小值 cwiseMin(q) a.cwiseMin(q) 根据真假选择矩阵 select(const ThenDerived&...= b 所有元素为 True all() a.all() 指定维度所有元素为 True all(const Dimensions& new_dims) a.all(Eigen::array({0, 1})) 存在元素为 True any() a.any() 指定维度存在元素为 True any(const Dimensions& new_dims) a.any(Eigen::array
化解约束方程 问题 Mosek方法要求将输入的约束化为标准型: 在需求中只包含不等式约束,目标变量x的取值范围为x>=0,且存在x=0的情况。...的特殊性质,采用以下步骤将目标问题化简成标准型: step1: 将x=0变量从约束方程中消除; step2: 检查约束方程中是否存在单变量约束,若存在,则根据单变量约束条件重新确定待求解变量x的取值范围,并将该约束方程剔除...该过程为单线程计算,计算速度低效、不能满足例行更新的耗时需求。...之前的实现中引用了第三方库Eigen::ConjugateGradient实现方程组的求解,其中Eigen::ConjugateGradient默认采用Diagonal Preconditioner,该...多线程优化 无论是Mosek过程还是求解线性方程组的过程均采用了迭代法,即每轮迭代均依赖于上一轮迭代得到的结果,因此能并行计算的地方非常有限,只能在求解线性方程组的过程涉及到的稀疏矩阵与向量相乘操作进行多线程加速
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。...ec.setSearchMethod (tree); ec.setInputCloud (cloud_filtered); ec.extract (cluster_indices); 区域生长 //一个点云团队列,用于存放聚类结果...pass.setFilterLimitsNegative (true); //设置保留范围内还是过滤掉范围内 pass.filter (*cloud_filtered); //执行滤波,保存过滤结果在... eigen_solver(covariance, Eigen::ComputeEigenvectors); Eigen::Matrix3f eigenVectorsPCA...PointCloud::Ptrnormals(new pcl::PointCloud()); //打开点云文件估计法线等 //创建PFH估计对象pfh,并将输入点云数据集
动态矩阵、静态矩阵 Eigen 在编译期间确定尺寸的矩阵为静态矩阵,运行期间确定尺寸的为动态矩阵(数据类型中带有X) 选用原则: 对于非常小尺寸的矩阵,尽可能使用固定尺寸,特别是小于(大约)16的尺寸...1 32759 31 01284845929 0 0 MatrixX 开头的为动态矩阵,两个维度都可以变化,本质为 Matrix...Array33dArrayXf a = ArrayXf::Random(5);a.abs(); # 绝对值a.sqrt(); # 平方根a.min(a.abs().sqrt()); # 两个....maxCoeff(&r, &c) mat.maxCoeff(&r, &c) 迹 .trace() mat.trace() 逐元素绝对值 .cwiseAbs() mat.cwiseAbs() 逐元素相乘...#include 特征值特征向量 特征值: A.eigenvalues(); 特征向量: eig.eigenvectors(); 混淆问题 使用eval()函数解决把右值赋值为一个临时矩阵
问题来源为网友提供的资料,原文为:《Object Orientation, Principal Component Analysis & OpenCV》 问题描述: 对于这样的图像(2副,采用了背投光)...主要思路: 1.分别获得每个工件的轮廓; 2.处理每个轮廓,采用pca(主成分分析)方法,获得所有轮廓点的集合的中点,主要方向等信息; 3.绘图并返回结果。...hierarchy, 0); //寻找每一个轮廓的方向 getOrientation(contours[i], img); } 3.单独处理每个轮廓,分析其主要方向,绘制结果...这里做的是将轮廓点的x和y作为两个维压到data_pts中去。...; //返回角度结果 return atan2(eigen_vecs[0].y, eigen_vecs[0].x); } 结果展示: ?
蓝色为里程计结果,绿色为后端优化后的效果,差距非常大。第三张图是跟丢的LOAM。 ALOAM修改实验 棱匹配与曲率排序 棱匹配,是希望图像中曲率较大的点匹配到对应的棱上,与点面匹配对应。...,上次数据集只采用面优化结果,本次数据集棱+面优化结果,本次数据集只面优化结果。...这里第二张图为进行点排序筛选的效果,从左到右,从上到下依次是上次数据集采用棱+面优化结果,上次数据集只采用面优化结果,本次数据集棱+面优化结果,本次数据集只面优化结果。...如下图中,绿色为我写的里程计结果,蓝色为后端优化后结果。第一张是新帧和前200帧形成的地图匹配,后一张为新帧和全局地图匹配,效果差距非常大。...棱点筛除 提取棱点有两个作用,一是你确实有了棱点,二是棱点周围的点你都会去除,不会算入面点中,实际效果没啥用。
这里的计算过程是通过将特征向量与其转置相乘来实现。...通过以上代码,可以实现基于不同维度的特征向量重构人脸,并将结果显示在一个子图网格中。每个子图对应一个特定的维度值,同时还在每个子图上方显示该维度的标签。...具体而言,对于每个维度值,将选择相应数量的特征向量,并将样本数据投影到这些特征向量上,得到降维后的可视化数据。然后使用散点图或3D散点图将数据点绘制出来,并根据数据点的分组信息为其指定不同的颜色。...初始化误差error为0,并计算训练数据和测试数据的数量。 使用两个嵌套循环,分别遍历测试数据和训练数据。在每次循环中,计算测试数据点与每个训练数据点之间的欧氏距离。...计算识别率,并将结果存储到result中。 将一维结果矩阵result转换为二维矩阵,以便后续绘制图形。
二、粒子群算法分析 1、基本思想 粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟,粒子仅具有两个属性:速度和位置,速度代表移动的快慢,位置代表移动的方向。...每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解,并将其记为当前个体极值,并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享,找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解,粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置...在每一次的迭代中,粒子通过跟踪两个“极值”(pbest,gbest)来更新自己。在找到这两个最优值后,粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置。...以上面两个公式为基础,形成了PSO的标准形式。 公式(2)和 公式(3)被视为标准PSO算法。...blog.csdn.net/google19890102/article/details/30044945 https://wenku.baidu.com/view/65c600b9294ac850ad02de80d4d8d15abe230048
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..., 0); //eigen Eigen::Vector3f look_at_vector = viewer_pose.rotation () * Eigen::Vector3f(0, 0, 1)...noise_level, min_range, border_size); range_image_widget.showRangeImage (range_image); } } } 编译结束运行可执行文件的结果为...使用自动生成的矩形空间点云,这里有两个窗口,一个是点云的3D可视化窗口,一个是深度图像的可视化窗口,在该窗口图像的颜色由深度决定。 当然如果指定PCD文件也可以 比如:..../range_image_visualization room_scan1.pcd 其结果 ? ?
以及两个直接引用可被修改的量R和t,分别存储之前通过PnP直接求取得到的位姿变换R、t,在此作为非线性优化的迭代初值。可以对着书上的图看一下,更为直观: ?...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。...t.at ( 2,0 ) ) ) ); optimizer.addVertex ( pose ); 这里定义了一个位姿节点pose,并将前文...最后,将真实的特征点像素坐标通过setMeasurement()传入边作为Y-real,设置参数id为(0,0)(网上有关于这两个0的意义:“第二个参数是优化器内添加的参数的id。...>estimate() ).matrix() <<endl; 最后同样设置迭代次数为100次,开始迭代求解,并将优化结果输出至屏幕。
即机头右偏航为正,反之为负。旋转矩阵如下: image.png 在机器人行业中我们常说的roll、yaw、pitch是什么 Roll是围绕Z轴旋转,也叫翻滚角。机体向右滚为正,反之为负。...在机器人行业中我们常说的roll、yaw、pitch是什么 仅仅有旋转角度(Pitch, Raw, Roll)是不够的,还依赖于旋转的顺序和旋转的参考坐标系,不同的旋转顺序和不同的旋转参考坐标系都会导致不同的旋转结果...这三个虚部满足关系式: image.png 用四元数来表示旋转要解决两个问题,一是如何用四元数表示三维空间里的点,二是如何用四元数表示三维空间的旋转。...四元数表示空间中的点 假设三维空间里的点坐标为 (x,y,z),则它的四元数形式为 image.png :,这是一个纯四元数(实部为0的四元数)。...、欧拉角、四元数的转换 定义旋转向量 // 初始化旋转向量:旋转角为alpha,旋转轴为(x,y,z) Eigen::AngleAxisd rotation_vector(alpha, Eigen::Vector3d
ec.setSearchMethod (tree); ec.setInputCloud (cloud_filtered); ec.extract (cluster_indices); 区域生长 //一个点云团队列,用于存放聚类结果...PosesFromMatches姿态估计 getMinMax包围和估计 Filter 过滤点云(下采样),保持形状不变减少点云数量 VoxelGrid体素网格,可以做下采样 setLeafSize设置体素的过滤大小m为单位...pass.setFilterLimitsNegative (true); //设置保留范围内还是过滤掉范围内 pass.filter (*cloud_filtered); //执行滤波,保存过滤结果在...PointCloud::Ptrnormals(new pcl::PointCloud()); //打开点云文件估计法线等 //创建PFH估计对象pfh,并将输入点云数据集...:Normal,pcl::PFHSignature125> pfh; pfh.setInputCloud(cloud); pfh.setInputNormals(normals); //如果点云是类型为PointNormal
Point3f类的变量p1和p2,计算方式为对每组特征点的3d坐标进行加和并求平均,即计算每组特征点的“质心”,进而将每组3d点坐标变换为去质心3d坐标(从后面的程序中可以看到分别存为q1与q2两个Point3f...型vector,q可以理解为qù质心的首字母)。...W分解为: ?...其中U、V为对角阵,Σ为存储奇异值的对角阵。进而通过: ? 求解得到R。并带回计算t。至此,SVD求解ICP问题计算R、t的过程结束。...在这里展示一下程序运行结果: ? 在进行BA优化后,求解得到的R、t使用几组特征点的相机坐标进行验算,即验证 ? 得到的结果是基本满足该等式的。
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