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Eigen的基础使用

#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. 中所有向量和矩阵都是Eigen::Matrix,它是一个模板类。 Eigen::Vector3d v_3d; // 这是一样的 Eigen::Matrix<float,3,1> vd_3d; // Matrix3d 实质上是 Eigen::Matrix Eigen::Matrix< double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > matrix_dynamic; // 更简单的 Eigen::MatrixXd << "Eigen values = \n" << eigen_solver.eigenvalues() << endl; cout << "Eigen vectors = \n" << eigen_solver.eigenvectors

1.4K40

Ubuntu安装Eigen进行OpenCV矩阵变换

目录 一:安装Eigen (1)安装 方式一、直接命令安装 方式二、源码安装: (2)移动文件 二:使用Eigen——旋转矩阵转换欧拉角 三:其他用法示例 简单记录下~~ Eigen是一个基于C++ -r /usr/include/eigen3/Eigen /usr/include sudo cp -r /usr/include/eigen3/signature_of_eigen3_matrix_library /eigen3/Eigen /usr/include/Eigen sudo ln -s /usr/include/eigen3/Eigen /usr/include/unsupported sudo ln -s /usr/include/eigen3/Eigen /usr/include/signature_of_eigen3_matrix_library 二:使用Eigen——旋转矩阵转换欧拉角 #include > cv::Mat R = cv::Mat::zeros(3,3,CV_32FC1); Eigen::Matrix3d R_eigen; cv::cv2eigen(R,R_eigen); //

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    SLAM初探:Eigen库简单使用

    Eigen是一个高层次的C ++库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。Eigen是一个开源库,从3.1.1版本开始遵从MPL2许可。 固定大小的矩阵和和向量 #include <iostream> #include <Eigen/Core> using namespace Eigen; using namespace std; include <iostream> #include <Eigen/Core> using namespace Eigen; using namespace std; int main(int #include <Eigen/Eigen>将包含所有的Eigen函数。 #include <Eigen/Dense>包含所有普通矩阵函数,不包括稀疏矩阵函数。它们会增加编译时间。 #include <iostream> #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Eigen> using namespace Eigen; using namespace

    1.3K31

    cmake报错找不到Glog、Gflags、Eigen3

    sudo make install # 然后会显示安装目录: # -- Installing: /usr/local/lib/cmake/gflags/gflags-config.cmake 安装Eigen3

    1.2K10

    g2o、Eigen、Mat矩阵类型转换

    标题:g2o、Eigen、Mat矩阵类型转换 作者:Leather_Wang 来源:https://me.csdn.net/hzwwpgmwy 排版:particle 本文仅做学术分享,已获得作者授权转载 参与和分享的方式:dianyunpcl@163.com Eigen矩阵赋值 1) 使用row或者col Eigen::Matrix3d R = Eigen::Matrix3d::Identity(); R.row(0) = Eigen::Vector3d(-0.0134899,-0.997066,0.0753502); R.row(1) = Eigen::Vector3d(-0.0781018,-0.0740761 是typedef Eigen::Matrix<double,3,3,Eigen::ColMajor> Matrix3D;,即还是使用的Eigen矩阵 g2o::Matrix3D R = g2o::Matrix3D Eigen::MatrixXd toEigenMatrixXd(const cv::Mat &cvMat) { Eigen::MatrixXd eigenMat; eigenMat.resize

    88830

    通过Eigen score衡量变异位点的功能重要性

    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 ? EigenEigen-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。

    23220

    Eigen中四元数、欧拉角、旋转矩阵、旋转向量之间的转换

    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

    12310

    PCL common中常见的基础功能函数

    ::VectorXf &line_a, const Eigen::VectorXf &line_b, Eigen::Vector4f &pt1_seg, Eigen::Vector4f &pt2_seg ) 获取两条三维直线之间的最短三维线段 pcl::sqrPointToLineDistance (const Eigen::Vector4f &pt, const Eigen::Vector4f &line_pt ::Vector3f &z_axis, const Eigen::Vector3f &y_direction, Eigen::Affine3f &transformation) 获得唯一 的3D旋转,将 &z_axis, const Eigen::Vector3f &origin, Eigen::Affine3f &transformation) 得到将origin转化为(0,0,0)的变换,并将Z轴旋转成 (0,0,1)和Y方向(0,1,0) pcl::getEulerAngles (const Eigen::Transform< Scalar, 3, Eigen::Affine > &t, Scalar

    2.5K22

    Games101--Assignment3

    = Eigen::Vector3f(0.005, 0.005, 0.005); Eigen::Vector3f kd = payload.color; Eigen::Vector3f ; Eigen::Vector3f color = texture_color; Eigen::Vector3f point = payload.view_pos; Eigen ka = Eigen::Vector3f(0.005, 0.005, 0.005); Eigen::Vector3f kd = payload.color; Eigen::Vector3f Eigen::Vector3f color = payload.color; Eigen::Vector3f point = payload.view_pos; Eigen ; Eigen::Vector3f color = payload.color; Eigen::Vector3f point = payload.view_pos; Eigen

    91430

    大规模开源线性代数求解器(Eigen,LAPACK,Ceres)+JSim数值解算器+Plot Digitizer

    https://eigen.tuxfamily.org/index.php? title=Main_Page 一个C++的计算矩阵的库 #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using Eigen::MatrixXd; int m(0,1) = -1; m(1,1) = m(1,0) + m(0,1); std::cout << m << std::endl; } 没有什么依赖的库,就是标准库 https://eigen.tuxfamily.org

    32610

    Mac安装OpenCV3 --with-contrib的错误处理

    /Eigen/Core:422: In file included from /usr/local/include/eigen3/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:93: /usr/ local/include/eigen3/Eigen/src/Core/.. inline const LgammaReturnType ^ /usr/local/include/eigen3/Eigen/src/Core/.. -3.2.10但不支持eigen-3.3.0,因此需要安装eigen-3.2.10,安装命令如下: # 安装 brew install homebrew/versions/eigen32 # link brew link --force eigen32 然后再安装OpenCV 3就可以了,当然如果不需要contrib选项,安装是没问题的。

    61620

    从零开始学习自动驾驶系统(八)-基础知识之车辆姿态表达

    #include <Eigen/Geometry> #include <Eigen/Core> #include <cmath> #include <iostream> int main() { Eigen::Quaterniond quaternion(rotation_matrix); Eigen::Quaterniond quaternion = rotation_matrix; 2.3.3 欧拉角到旋转向量、旋转矩阵、四元数的转换 初始化欧拉角: Eigen::Vector3d eulerAngle(yaw, pitch, roll); 欧拉角转旋转向量: Eigen::AngleAxisd , Vector3d::UnitY())); Eigen::AngleAxisd yawAngle(AngleAxisd(eulerAngle(0), Vector3d::UnitZ())); Eigen (w,x,y,z); 四元数转旋转向量 Eigen::AngleAxisd rotation_vector(quaternion); Eigen::AngleAxisd rotation_vector

    24010

    OpenCV中如何获得物体的主要方向

    (2); vector<double> eigen_val(2); for (int i = 0; i < 2; ++i) { eigen_vecs[i] = Point2d (pca_analysis.eigenvectors.at<double>(i, 0),pca_analysis.eigenvectors.at<double>(i, 1)); eigen_val [0].x * eigen_val[0], eigen_vecs[0].y * eigen_val[0]) , CV_RGB(255, 255, 0)); line(img, pos, pos + 0.02 * Point(eigen_vecs[1].x * eigen_val[1], eigen_vecs[1].y * eigen_val[1]) , CV_RGB(0, 255, 255)) ; //返回角度结果 return atan2(eigen_vecs[0].y, eigen_vecs[0].x); } 结果展示: ?

    1.3K30

    SLAM程序阅读(第8讲 稀疏直接法)

    struct Measurement { Measurement ( Eigen::Vector3d p, float g ) : pos_world ( p ), grayscale ( g ) {} Eigen::Vector3d pos_world; float grayscale; }; 这里定义了一个结构体Measurement,用来方便存储每次测量得到的值。 ::Matrix3f K; K<<fx,0.f,cx,0.f,fy,cy,0.f,0.f,1.0f; Eigen::Isometry3d Tcw = Eigen::Isometry3d ), p ( 2,0 ), fx, fy, cx, cy ); Eigen::Vector3d p2 = Tcw*m.pos_world; Eigen: ), p ( 2,0 ), fx, fy, cx, cy ); Eigen::Vector3d p2 = Tcw*m.pos_world; Eigen:

    37910

    使用OSQP解决二次凸优化(QP)问题

    osqp-eigen库是对osqp库的封装,其提供了更好用的eigen接口。 The following configuration files were considered but not accepted: /usr/lib/cmake/eigen3/Eigen3Config.cmake 库删掉,重新按照最新的eigen库。 sudo rm -rf /usr/include/eigen3 sudo rm -rf /usr/lib/cmake/eigen3 重新安装eigen,注意要安装到原来的位置/usr/include,不然 按下图方式更改osqp-eigen库头文件,再重新编译安装。

    8800

    高翔Slambook第七讲代码解读(3d-3d位姿估计)

    cout<<"W="<<W<<endl; // SVD on W <em>Eigen</em>::JacobiSVD<<em>Eigen</em>::Matrix3d> svd ( W, <em>Eigen</em>::ComputeFullU |<em>Eigen</em>::ComputeFullV ); <em>Eigen</em>::Matrix3d U = svd.matrixU(); <em>Eigen</em>::Matrix3d V = svd.matrixV(); ::Matrix3d R_ = U* ( V.transpose() ); <em>Eigen</em>::Vector3d t_ = <em>Eigen</em>::Vector3d ( p1.x, p1.y, p1.z ) - <em>Eigen</em>::Matrix3d W = <em>Eigen</em>::Matrix3d::Zero(); for ( int i=0; i<N; i++ ) { W += <em>Eigen</em>:: 进而通过以下代码将W进行奇异值分解: // SVD on W <em>Eigen</em>::JacobiSVD<<em>Eigen</em>::Matrix3d> svd ( W, <em>Eigen</em>::ComputeFullU|<em>Eigen</em>

    1.1K20

    一起做激光SLAM:常见SLAM技巧使用效果对比,后端

    程序: Eigen::Matrix<T, 3, 1> nu = (lpc - lpa).cross(lpc - lpb); Eigen::Matrix<T, 3, 1> de = lpa - lpb; ::Vector3d _point_o_, Eigen::Vector3d _point_a_,Eigen::Vector3d _norn_): point_o_(_point_o_) Eigen::Matrix<T, 3, 1> rot_t{t[0], t[1], t[2]}; Eigen::Matrix<T, 3, 1> p_o_last; p_o_last=rot_q ::Vector3d> nearCorners; Eigen::Vector3d center(0, 0, 0); for (int j = 0; j < 5; j++) { Eigen ::Matrix<double, 5, 3> matA0; Eigen::Matrix<double, 5, 1> matB0 = -1 * Eigen::Matrix<double, 5, 1>:

    16220

    可视化深度图像

    ::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<int> pcd_filename_indices = \n"; printUsage (argv[0]); return 0; } scene_sensor_pose = Eigen::Affine3f (Eigen::Translation3f

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    PCL

    copyPointCloud(*cloud, keypointIndices.points, *filteredCloud); Feature 模型边界 BoundaryEstimation,模型 Eigen ::Vector4f pcaCentroid; Eigen::Matrix3f covariance; pcl::compute3DCentroid(*scene, pcaCentroid); <Eigen::Matrix3f> eigen_solver(covariance, Eigen::ComputeEigenvectors); Eigen::Matrix3f eigenVectorsPCA ()); viewer.addCube(Eigen::Vector3f(tmpCenter.x,tmpCenter.y,tmpCenter.z),Eigen::Quaternionf(eigenVectorsPCA 编译错误 EIGEN_STATIC_ASSERT_SAME_MATRIX_SIZE eigen类型不匹配会,通过编译宏断言设置错误 Eigen::Vector3f(pcl::PointRGB.getVector3fMap

    89130

    从零开始一起学习SLAM | 三维空间刚体的旋转

    矩阵线性代数运算库Eigen 事实上,上述几种旋转的表达方式在一个第三方库Eigen中已经定义好啦。 关于Eigen,主要有以下几点需要强调或注意。 2、Eigen以矩阵为基本数据单元,在Eigen中,所有的矩阵和向量都是Matrix模板类的对象,Matrix一般使用3个参数:数据类型、行数、列数 Eigen::Matrix<typename Scalar 同时,Eigen通过typedef 预先定义好了很多内置类型,如下,我们可以看到底层仍然是Eigen::Matrix typedef Eigen::Matrix<float, 4, 4> Matrix4f 如果不确定矩阵的大小,可以使用动态矩阵Eigen::Dynamic Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> matrix_dynamic

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