Eigen库使用指南 1.模块和头文件 Core #includeEigen/Core>，包含Matrix和Array类，基础的线性代数运算和数组操作。...Sparse #includeEigen/Sparse>，包含稀疏矩阵的存储和运算。...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。...::solve() TriangularView::solveInPlace() DenseBase::transpose() DenseBase::transposeInPlace() 当相同的矩阵或
#Eigen的安装 下载Eigen以后直接引用头文件即可,需要的头文件如下 Eigen支持的编译器类型 GCC, version 4.4 and newer....std; #include // Eigen 部分 #include Eigen/Core> // 稠密矩阵的代数运算（逆，特征值等） #include Eigen/Dense>...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; // 同时，Eigen 通过...Eigen::MatrixEigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > matrix_dynamic; // 更简单的 Eigen::MatrixXd...里你不能混合两种不同类型的矩阵，像这样是错的 // Eigen::Matrix result_wrong_type = matrix_23 * v_3d; /
Eigen 矩阵定义 复制代码 #include Eigen/Dense> Matrix A; // Fixed rows and cols...复制代码 Eigen 特殊矩阵生成 复制代码 // Eigen // Matlab MatrixXd::Identity(rows,cols)...P : Q) 复制代码 Eigen 矩阵化简 复制代码 // Reductions. int r, c; // Eigen // Matlab R.minCoeff().../Geometry> Eigen 矩阵类型转换 复制代码 Type conversion // Eigen // Matlab A.cast的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
其中，G为高斯分布的幅值，,为x,y方向上的标准差，对式（1）两边取对数，并展开平方项，整理后为： ?...假如参与拟合的数据点有N个，则将这个N个数据点写成矩阵的形式为：A = B C， 其中： A为N*1的向量，其元素为： ? B为N*5的矩阵： ? C为一个由高斯参数组成的向量： ?...（3）C++代码实现，算法的实现过程中由于涉及大量的矩阵运算，所以采用了第三方的开源矩阵算法Eigen，这里真正用于高斯拟合的函数是 bool GetCentrePoint(float& x0,float...& y0) 关于Eigen的用法请参考：http://blog.csdn.net/hjx_1000/article/details/8490941 #include "stdafx.h" #include...return false; //QR分解 HouseholderQR qr; qr.compute(m_matrix_B); MatrixXf R = qr.matrixQR().triangularView
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...，使用固定尺寸对性能非常有益，因为它允许 Eigen 避免动态内存分配和展开循环; 对于小尺寸在内部，一个固定大小的特征矩阵只是一个普通的数组。...#include Eigen/SVD> 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...::solve() TriangularView::solveInPlace() DenseBase::transpose() DenseBase::transposeInPlace() 当相同的矩阵或
实际运用过程中，QR分解经常被用来解线性最小二乘问题，这个问题我们后面讲述。...*X(i+1:n)'))/R(i,i); end else X=[]; end matlab自带方法 %产生一个3*3大小的魔方矩阵 A=magic(3) [Q,R]=qr(A) 使用Eigen C...分解方法 C++的QR分解代码为 #include #include Eigen/Dense> using namespace Eigen; using namespace std...2,-4,5; HouseholderQR qr; qr.compute(A); MatrixXd R = qr.matrixQR().triangularView...好了大功告成，为什么我要写计算方法的文章呢，虽然现在有很多的库和包给我们调用，但是我们也不能忘了代码的本质是为了解决复杂的数学问题，从根源上去理解一种计算方法有助于我们对自身代码的优化，比如这些方法我们可以把它写到
Eigen是开源的C++线性代数库，常用在计算机图形学中。...有份英文的Eigen使用手册，简要整理一下 安装 $ cd ~ $ git clone https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror Eigen所有的文件都是...$ sudo ln -s /usr/local/include ~/eigen-git-mirror/Eigen 使用 #include Eigen/Core> 创建新矩阵的时候如下 Matrix3f...Matrix M1; Matrix M2; 另外，Eigen还支持在编译的时候还不知道长和宽的矩阵，用X代替，如MatrixXf, MatrixXd...第二种方式，B矩阵，可以看到是一列一列填数字的，当然也可以换成一行一行填，不过Eigen的储存方式是列主导的，一列一列填效率会更高。
安装EIGEN库 下载源码： 官网：https://eigen.tuxfamily.org/index.php?...title=Main_Page 源码链接：https://gitlab.com/libeigen/eigen/-/releases/3.4.0 解压出来： 安装 安装使用方法在INSTALL文件下...我们按照自己习惯来： 1. mkdir build 2. cd build 3. cmake .. 4. sudo make install 安装完成下次在cmake就可以使用了find_package (Eigen3...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Eigen是一个高性能的C++线性代数库，广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。...不过，Eigen有点特别，它是一个纯头文件实现的库；也就是说，任何一个程序要引入它，只要include它的头文件就可以了。...这天然就规避了不同操作系统不同编译器造成的二进制兼容的问题，所有的实现都include源代码了，那还不是轻松跨平台？ 像Eigen这种风格的库就被称为Header Only库。...我们知道C/C++的声明和实现是分开的，所以使用起来相当的麻烦，相同的函数签名总是要写两次，然后把实现隐藏起来编译成静态库或者动态库。这种风格的库就完全不会有这个问题，include头文件就行。...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。...注意：如果特别大的矩阵使用了固定大小的静态矩阵则可能会造成栈溢出的问题。...Eigen对于这问题的答案是：对于小矩阵（一般大小小于16）的使用固定大小的静态矩阵，它可以带来比较高的效率，对于大矩阵（一般大小大于32）建议使用动态矩阵。...还需特别注意的是：如果特别大的矩阵使用了固定大小的静态矩阵则可能造成栈溢出的问题 ——————————————————————————————— 本文主要是Eigen中矩阵和向量的算术运算，在Eigen...; HouseholderQR qr; qr.compute(A); MatrixXd R = qr.matrixQR().triangularView(); MatrixXd
针对这一情况，相关科学家发明了一个软件Eigen, 它综合了多种变位点注释信息，采用了一种打分机制，对变异位点的功能重要程度进行打分，打分越高，说明该变异的生物学功能更加显著。...软件的官网如下 http://www.columbia.edu/~ii2135/eigen.html ?...在官网上提供了软件的源代码和实现计算好的hg19版本的基因组变异位点的Eigen score值。, 链接如下： ?...文件中记录了每个变异为位点的Eigen score值，由于列数较多，我截取了部分列展示如下 ? Eigen和Eigen-PC可以看做是两种不同的打分模型，在不同的打分模型中，各参考数据的比重不同。...在计算Eigen score时，Polyphen, MA等数据具有最高权重；在计算Eigen-PC score时，GERP和PhyloP等数据具有最高权重。
一、Eigen 库：C++人工智能项目的得力助手Eigen 库是一个高性能的 C++模板库，专注于线性代数运算，这使其在人工智能领域，尤其是那些涉及大量矩阵和向量运算的任务中，具有不可替代的地位。...无论是深度学习中的神经网络计算，还是机器学习算法里的数据变换与处理，Eigen 库都能游刃有余地应对。...然而，在使用多线程并行计算时，需要注意线程同步和负载均衡的问题，避免因过度的线程竞争或负载不均导致性能下降。...五、结语Eigen 库在 C++人工智能项目中扮演着极为重要的角色，其广泛的应用领域和丰富的性能优化技巧为开发者们提供了强大的工具。...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。
Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix=rotation_vector.matrix(); Eigen::Matrix3d rotation_matrix...); 4，旋转向量转四元数, Eigen::Quaterniond quaternion(rotation_matrix); Eigen::Quaterniond quaternion; quaternion...=rotation_matrix; 欧拉角 1， 初始化欧拉角(Z-Y-X，即RPY) Eigen::Vector3d eulerAngle(yaw,pitch,roll); 2， 欧拉角转旋转向量 Eigen...())); Eigen::AngleAxisd rotation_vector; rotation_vector=yawAngle*pitchAngle*rollAngle; 3， 欧拉角转旋转矩阵 Eigen...())); Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix=yawAngle*pitchAngle*rollAngle; 4， 欧拉角转四元数 Eigen
#include "mainwindow.h" #include #include "eigen3/Eigen/Core" #include "eigen3/...Eigen/Dense" #include #include int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a...::Vector3f v1(1.0f,0.0f,0.0f); std::cout <<"Vector3f:" << v1 << std::endl; Eigen::Vector3f v2(0.0f,1.0f...; m << 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0; std::cout <<"Matrix3f:"<< m << std::endl; //获取矩阵的第二行第二列...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
关于容器中使用Eigen的报错： /usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/DenseStorage.h:128: Eigen::internal::plain_arrayEigen::Affine3d)//解决vector中Eigen对齐的问题 参考 eigen官网 ---- 3....关于tool0_controller报错的问题 2017/12/29 由于ur_modern_driver需要修改urdf，即用modern_driver进行ur驱动协助手眼标定的时候，在ur3.urdf.xacro...关于实时显示点云，fixed frame不存在的问题 roslaunch kinect2_bridge kinect2_bridge.launch rviz 报错内容如下： displayed Pointcloud2...home/cbc/catkin_ws/src/iai_robots/iai_kinect2_description/urdf/kinect2_camera.urdf.xacro 由于reconnect的问题
可以看出求解3d-3d位姿求解问题时，使用了ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）方法，由于OpenCV没有提供类似于solvePnP这种直接求解PnP问题的函数来求解ICP...3d点的坐标pts1和pts2，使用线性求解ICP问题来解算位姿R、t。...} cout<<"W="<<W<<endl; 进而，为了使用SVD（奇异值分解）求解R的最优化问题： ?...其中f(R)为关于R的优化目标函数，即求得使得f取极小值的R作为最优解。为了线性求解这个最优问题，我们通过以上代码来定义一个3×3的矩阵W，使得： ?...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。
辆位置和姿态是自动驾驶中的一个基础问题，只有解决了车辆的位置和姿态，才能将自动驾驶的各个模块关联起来。车辆的位置和姿态一般由自动驾驶的定位模块输出。...欧拉角的缺点: 欧拉角的一个重大缺点是会碰到著名的万向锁(Gimbal Lock)问题：在俯仰角为±90deg时，第一次旋转与第三次旋转将使用同一个轴，使得系统丢失了一个自由度（由三次旋转变成了两次旋转...理论上可以证明，只要我们想用三个实数来表达三维旋转时，都会不可避免地碰到奇异性的问题。由于这种原因，欧拉角不适于插值和迭代，往往只用在人机交互中。...相对于旋转矩阵和欧拉角，四元数的优势如下: 1、四元数避免了欧拉角表示法中的万向锁问题； 2、相对于三维旋转矩阵的9个分量，四元数更紧凑，用4个分量就可以表达所有姿态。...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。
什么是二次凸优化问题 可以转化成满足如下方程的优化问题被称为二次凸优化(QP)问题。 min_x 0.5 * x'Px + q'x s.t. l <= Ax <= u 其中P是对称正定矩阵。...当需要设置等式约束时可以将需要相等的行设置为l[i] == u[i] 。 单侧的不等式约束，可以将最小或最大侧设置成无穷小或无穷大。 如何构造二次凸优化(QP)问题 这是一个比较大的问题。...将很多实际的问题进行数学建模，然后转成凸优化问题。这样就能解了。这里仅说明一下这样的思路。 如何解二次凸优化(QP)问题 这里介绍如何使用OSQP库进行求解。 我已经将依赖的库合在一起了。...osqp-eigen库是对osqp库的封装，其提供了更好用的eigen接口。...int NumberOfConstraints = 4; //A矩阵的行数 遇到的问题 编译osqp-eigen库时报下面的错误： CMake Error at cmake/OsqpEigenDependencies.cmake
基础 定义一个 3∗3 的浮点型矩阵 typedef Eigen::Matrix MyMatrix33f; 定义一个 3∗1 的浮点型列向量 typedef Eigen::Matrix... MyVector3f; 定义一个具有动态维数的矩阵 typedef Eigen::MatrixEigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>...所以 expr 其实是一个类似“配方”的对象，它告诉 Eigen：“我想要把 a 和 b 相加” MatrixXd result = expr; 这个时候，Eigen 才会真正执行 a + b 的操作，...但如果你这么写,就不会有延迟计算的问题。...列线性无关的情况下，这个极小化问题有唯一的解.我们可以通过求解法方程得到此解，具体如下： β=(XTX)−1XTy 线性代数库可以用解析的方法直接求解此类方程，但它有一个显著的缺点-计算成本。
OSQP对于需要在实时或嵌入式系统中求解二次规划问题非常有用，因为它具有低内存占用和快速求解的特点。OSQP也是一个开源库，可以免费使用并适用于商业和学术项目。...osqp-eigen是一个与OSQP库集成的C++接口库。它将OSQP库与Eigen线性代数库相结合，使用户可以方便地在C++环境中使用OSQP进行凸二次规划求解。...osqp-eigen提供了一个简单而直观的API，使用户可以轻松地定义问题并使用OSQP进行求解。...通过osqp-eigen，您可以使用Eigen的矩阵和向量类型来定义问题，并且能够直接访问OSQP的高性能二次规划求解功能。...它提供了一个统一的框架，用于描述和解决多种数学问题，特别是涉及到代数方程和微分方程的优化和控制问题。
云服务器
ICP备案
即时通信 IM
实时音视频
云直播
