1.Eigen安装及使用 1.1 安装 eigen3在linux下的安装可以直接用命令安装： sudo apt-get install libeigen3-dev 也可以参考下面链接： eigen安装教程...程序体验下： #include #include Eigen/Dense> // Eigen头文件，Eigen/Dense>包含Eigen库里面所有的函数和类 int main...在另一行有1行的情况下，它们称为行向量。...这两个表达式语义上相同，唯一的区别是如果块的尺寸比较小的话固定尺寸版本的块操作运行更快，但是需要在编译阶段知道大小。...，这也是很多飞控代码中用到的方案。
代码如下所示： inline matrix kabsch(const std::vector> &src, const std::vector> &dst)...::JacobiSVD> svd(cov, Eigen::ComputeFullU | Eigen::ComputeFullV); const matrix &U =...(); in_d2 += in[i].squaredNorm(); } double S = sqrt(in_d2 / gt_d2); if (fix_scale...q = R; return {S, q, T}; } 二、轨迹对齐结果 我们使用evo工具直接进行处理，安装之后，我们需要通过如下的命令行进行对齐，并计算rmse误差，这里我们要注意一下，...两条轨迹在进行处理之前，必须保证时间已经对齐。
Eigen 是开源的C++线性代数库，常用在计算机图形学中，之前我们记录了安装使用方法，本文记录常用功能使用方法。...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...对于较大尺寸，或者在必须使用动态尺寸的地方，尽量使用动态尺寸。当矩阵尺寸大于（大约）32时，静态矩阵的性能收益变得可以忽略，而且对于动态矩阵，Eigen 更倾向于尝试使用 SIMD 指令集加速运算。...MaxRowsAtCompileTime 和MaxColsAtCompileTime 在已知动态矩阵的尺寸上界时是可以提升工作效率的。... 4 8 12 16 5 6 7 8 9 10 11 1213 14 15 16 列向操作相当于 numpy 中的 axis=1，只对列方向做某种操作： Eigen::MatrixXf
概述 判断点是否在线段上的算法非常简单，有很多种实现方式，总结一下我自己的实现。 2. 详论 个人认为通过向量计算的方式是比较好的，因为可以保证在二维和三维的情况都成立。...具体的代码实现如下所示： #include Eigen/Eigen> #include using namespace Eigen; using namespace std;...return false; } double dotProduct = P1P2.dot(P1P); if (dotProduct > 0 && dotProduct squaredNorm...cout << PointInLine(c, lineSegment) << endl; // cout << PointInLine(d, lineSegment) << endl; } 说明一下代码实现...： 使用了Eigen中的矢量类，其实自己使用其他库的矢量类或者自己实现也是可以的。
稀疏法选取的是FAST特征点，特征点的选取会相对稀疏；在半稠密直接法中我们选点则是选取所有，将这些点作为特征点进行光流跟踪与直接法位姿求取。...我们先来看一下子函数声明与类、结构体的定义： struct Measurement { ... }; inline Eigen::Vector3d project2Dto3D ( int x, int...那么我们就只来比对一下稀疏法与直接法在特征点求取上的不同。 ?...最后，调用project2Dto3D()函数，利用特征点的像素坐标与深度值将其转化为相机坐标系下的3d坐标并存入三维向量p3d中，同时在灰度图中查找该点处的灰度值并存入浮点变量grayscale中，最后将这两个变量一同构造成一个...这里50这个判别值是因为选取norm()函数作为二范数求取函数，若选取其他函数如squaredNorm()则需要修改阈值。
在Eigen中行优先的矩阵会在其名字中包含有row，否则就是列优先。 Eigen中的向量只是一个特殊的矩阵，其维度为1而已。...矩阵操作在算法研究过程中，非常重要，例如在图像处理中二维高斯拟合求取光斑中心时使用Eigen提供的矩阵算法，差不多十来行代码即可实现，具体可见：http://blog.csdn.net/hjx_1000...2） 代码段2中Matrix3d表示元素类型为double大小为3*3的矩阵变量，其大小在编译时就知道； 3）上例中向量的定义也是类似，不过这里的向量时列优先，在Eigen中行优先的矩阵会在其名字中包含有...Eigen中遵循大家的习惯让矩阵、数组、向量的下标都是从0开始。...详细使用情况，可参考下面的代码段： #include Eigen/Dense> #include using namespace std; int main() { Eigen:
Eigen 官方代码仅支持二维矩阵，但其他贡献值提供了高维矩阵处理类 Tensor。...，那么可以通过使用 TensorRef 避免在完整张量中具体化该值。...它为()操作符提供重载，允许您访问表达式中的各个值。TensorRef 很方便，因为 Operation 本身不提供访问单个元素的方法。 只有在需要表达式值的子集时才使用 TensorRef。...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。...TensorFixedSize> result = t5; eval 强制计算 在计算大型复合表达式时，有时需要告诉 Eigen 表达式树中的一个中间值值得提前计算
那图优化在视觉SLAM中效率很高吗？ 师兄：这个其实说来话长了。...你先暂时只需要了解一下它们的名字，有些以后用不到，有些以后用到了再回看。目前如果遇到重要的我会具体解释。 小白：好。那下一步看哪里？ 2、顶点和边 师兄：我们先来看上面的结构吧。...高博在十四讲中g2o求解曲线参数的例子来说明，源代码地址 https://github.com/gaoxiang12/slambook/edit/master/ch6/g2o_curve_fitting...小白：那有什么办法吗？ 师兄：办法肯定是有的。此时我们就需要一些特殊的方法对矩阵进行求逆，你看下图是GitHub上g2o相关部分的代码 ?...继承自LinearSolver LinearSolverEigen： 依赖项只有eigen，使用eigen中sparse Cholesky 求解，因此编译好后可以方便的在其他地方使用，性能和CSparse
在开始之前，首先看一下最终成型的代码： 1. 分支与特征后端（https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/eigen） 2....他们把它看作黑盒子并让它运行起来，但是并没有多少人知道在这背后的运行原理。这只是一个非凸（Non-convex）的优化问题！请停止对代码无意义的胡搞——仅仅只是为了让代码看上去像是正确的。 ?...然而，使用「Eigen」在编译的时间内就能决定什么时候使用模版，这意味着运行的时间减少了。我对写出「Eigen」的人抱有很大的敬意，因为查看模版的错误几乎让我眼瞎！...在 Java 中，有一连串的 add(), divide() 等等是非常难看的。更重要的是，这将让用户更多的关注在「PEMDAS」上，而 C++的操作符则有非常好的表现。...或者，也许我们不得不在 python 中运行循环，而不是在 C 中（Python 循环真的非常糟糕！）我自己也不是很确定。我完全明白这绝不是一种全面的基准测试，因为它只在特定的情况下应用了单个数据点。
那图优化在视觉SLAM中效率很高吗？ 师兄：这个其实说来话长了。...小白：对啊，有没有现成的库啊，我还只是个“调包侠”。。 师兄：这个必须有啊！...高博在十四讲中g2o求解曲线参数的例子来说明，源代码地址 https://github.com/gaoxiang12/slambook/edit/master/ch6/g2o_curve_fitting...小白：那有什么办法吗？ 师兄：办法肯定是有的。此时我们就需要一些特殊的方法对矩阵进行求逆，你看下图是GitHub上g2o相关部分的代码 ?...继承自LinearSolver LinearSolverEigen： 依赖项只有eigen，使用eigen中sparse Cholesky 求解，因此编译好后可以方便的在其他地方使用，性能和CSparse
C++在数据分析中的优势性能优势：C++以其卓越的性能而闻名。相比于Python和R语言等解释型语言，C++的编译和执行速度更快，特别适用于处理大规模数据集和复杂计算任务。...在需要高效处理大量数据的场景下，C++可以提供更快的执行速度和更低的内存占用。库和工具支持：虽然Python和R语言拥有丰富的数据科学库，但C++也有很多高质量的库和工具可供选择。...在实际应用中，建议根据具体任务的需求和所用库的支持程度来选择适合的语言和工具。在一些特定的场景下，C++可以为数据分析和机器学习任务带来很大的好处。...通过使用C++，我们可以实现更快的执行速度、更低的内存占用，以及与其他编程语言的交互性。因此，在选择工具和编程语言时，应根据具体需求来决定是否使用C++来进行数据分析和机器学习任务。...在实际应用中，您可能需要使用更多复杂的数据结构、算法和库，以实现更具体的数据科学任务。
将下载好的vtk source解压到pcl安装目录下的3rdparty，将原来的VTK备份一下，然后再源文件下创建build文件夹，编译后的文件会放在这里： 将其他文件放入src中，然后打开cmake，...（×备选项） 在build目录下打开终端，在VS2017编译器下，输入cmake .....（2022.11.2更新，最好用msvc编译器，不要用mingw，用msvc成功了） 至此PCL在windows下的环境已经搭配好了，可以选择重启让环境变量生效。...resetCamera(); ui.qvtkWidget->update(); } } void PCLVisualizer::exit() //exit { this->close(); } 实际上，只是把上面的代码拷贝进来就直接运行不了的...配置好环境后，建议先创建一个空的Qt环境，加入QVTK控件试一下是否能正常生成，如下： 我在复现的时候，还是遇到了问题，点云pcd打不开，主要是这一步的问题： 复现代码如下： pcl_test.h #pragma
这使得 Eigen3 在数值计算中具有出色的性能，并且比某些其他常见的线性代数库更快。 2.易于使用：Eigen3 提供了直观和简洁的 API，使得编写线性代数代码变得容易。...它采用了类似于数学符号的语法，使得代码可读性强，更接近人类思维方式。...4.平台无关性：Eigen3 是一个纯模板库，不依赖于任何特定的硬件或操作系统，因此可以在多个平台上使用和移植。...5.轻量级：Eigen3 的代码库非常小巧，只有头文件，易于集成到其他项目中。...) 另外，简单的，可以在g++时带上头文件目录编译，示例： g++ -o main main.cpp -I /usr/include/eigen3/ #（不加也可） 3.
解析代码在http://redwood-data.org/indoor/fileformat.html中，提供了C++、Python和MATLAB的版本。...因为使用工具是QT，所以首选了C++版本的解析代码（C++版本需要配置PCL环境，具体配置方案见QT+PCL配置过程），但是在编译时发生错误，经过摸索后发现可能是Eigen与C++版本的问题，暂时没有找到好的解决办法...，所以就改成了Python代码，这就涉及到了如何在QT中调用Python的问题，具体方法见QT调用Python模块。...另外，在http://qianyi.info/scenedata.html中已经给出深度图转换方法， 所以这里直接上代码。...另外，在需要用到OpenCV时，发现在python中直接安装cv2库即可，比C++环境下的配置简单很多，暂时还没有发现在功能上太大的区别。
本节目标 搭建一套700行代码的激光SLAM。通过对ALOAM进行修改实验，确定对激光SLAM最核心的技巧，并接上节里程计，完成后端，构建较大场景(轨迹约2km)地图。...cloudNeighborPicked[ind + l] = 1; } 因为ALOAM是先取棱后取面，实际面之间剩下的棱点比较少，其次边缘区域全去除不是坏事，因为曲率如果是0.06，那么这里会没有去除，在之后面点提取中可能把它提进来...在odometry.cpp里将当前帧变成前一帧坐标系下（局部坐标系），然后在map.cpp里转换到后端坐标系与后端坐标系下的全部地图匹配，以点面匹配的方式，修改后端坐标系q_w_curr，t_w_curr...损失函数： //点面损失函数，输入的是当前帧的某点_point_o_，目标平面的中心点_point_a_，目标平面的法线_norn_，常规求ao向量在法向量上的投影 struct CURVE_PLANE_COST...平整度 可以看出后端有效地让地面平整了，约束了累积误差。
比如在img1中的特征点，由于相机或物体的运动，在img2中来到了不同的位置。后面会称img1为Template（T），img2为I。...光流法有个假设： 灰度不变假设：同一个空间点的像素灰度值，在各图像中是不变的，也就是说T中特征点处的灰度，到了I中仍然是一样的灰度。 这就要求光照恒定，物体反射恒定，是个很强的假设。...代码中出现了逆向光流法，这个后面解释。...下面的代码中求出了H, b, 而 Δ p = H − 1 b \Delta p = H^{-1}b Δp=H−1b //计算cost和jacobian for(int x = -half_patch_size...考虑有没有一种方法可以只计算一次H，然后后面都用这个H。 逆向光流法是前面正向光流的逆向，也就是交换一下方向，现在是从I 反向回到T，也就是从运动之后的 I 变换回运动前的T。
medium.com/@jannik.zuern/robot-localization-with-kalman-filters-and-landmarks-cf97fa44e80b 注：本文的相关链接请访问文末二维码 让我来介绍一下...Robby 迷失在它的虚拟世界，这个世界由一个2维平面构成，里面有许多地标。他有一张周围环境的地图（其实不需要地图也行），但是他不知道他在环境中的确切位置。 ?...假设机器人实际上在加速， 或任意非线性运动（例如 沿着圆周运动），状态转移模型有点错误。在大多数情形下，并没有多大的错误。但是在某些边界情形，这个线性假设就错的离谱。 同样假设线性测量模型也会有问题。...在我们的例子中，Robby迷路了，想要在这个(有争议的)敌对环境中进行本地化，扩展卡尔曼滤波使Robby能够感知地标并相应地更新其状态信念。...我会掠过大部分细节，因为代码注释已经提供了提示关于代码的目的。过滤在localization_landmarks函数里实现。
它们的索引存储在结果对象中。查看示例使用代码： 2....这在某些情况下可能更有效，而不是用结果构建一个巨大的向量对。 B. 使用2D和3D点云或N维数据集。 C. 直接使用Eigen::Matrix类（矩阵和向量向量） D....在进行查 时，“树算法”通过选择叶节点结束，然后在叶中的所有元素内对查询的最近点执行线性搜索（一个接一个）。...所以，leaf_max_size必须将其设定为合适的值： · 较大的值意味着树会更快地构建（因为树会更小），但是每个查询会更慢（因为叶子中的线性搜索要完成更多的点）。...由于模板化代码的原因，在构建KD树索引时还节省了一些时间，避免在辅助矩阵中复制数据（下图中的时间以毫秒为单位）： ? 4.其他KD树项目 FLANN - Marius Muja和David G.
所以重新整理一下操作步骤。.../compile.sh 等编译完成后把output/bazel 复制到 /home/makeuser/software/bin/ 这个目录已经在PATH中 cp output/bazel /home/makeuser...从github上下载tensorflow的1.2.0版本并上传到服务器上 cd unzip tensorflow-1.2.0.zip cd tensorflow-1.2.0 在configure前需要修改源码中的这个文件...3.3.4 安装 #从官网下载 eigen 3.3.4 并上传至服务器 tar xf eigen-eigen-5a0156e40feb.tar.bz2 #eigen3的通过yum安装的方式并不能正常使用...需要通过下载eigen3.3.4然后解压到/usr/local/include/下并重命名为eigen3才能正常使用 mv eigen-eigen-5a0156e40feb /usr/local/include
例如，在计算神经网络每层的输入与权重矩阵的乘积时，Eigen 库可以快速而准确地完成大规模矩阵的乘法运算，确保数据能够在网络中顺畅地流动与处理。...（二）表达式模板优化Eigen 库的表达式模板技术是其性能优化的一大亮点。它允许开发者构建复杂的线性代数表达式，而这些表达式在编译时会被优化为高效的计算代码。...在引入多线程并行计算时，要充分测试不同线程数量和任务分配方案下的性能表现，找到最优的并行计算策略。...通过深入理解并熟练掌握 Eigen 库在神经网络运算、数据预处理、优化算法实现等方面的应用，以及运用内存布局优化、表达式模板优化和多线程并行计算等技巧，开发者能够构建出更加高效、快速的 C++人工智能项目...在人工智能技术不断发展的浪潮中，充分挖掘 Eigen 库的潜力，将有助于推动 C++在人工智能领域的应用迈向新的高度，为解决复杂的现实问题提供更加强有力的支持。
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