最近为了在C++中使用矩阵运算,简单学习了一下Eigen矩阵库.Eigen比Armadillo相对底层一点,但是只需要添加头文库即可使用,不使用额外的编译和安装过程. 基本定义 Matrix3f是3*3矩阵,MatrixXf表示矩阵维数不确定,MatrixXf m(3,4)表示3*4矩阵. 'MatrixXd是double型,MatrixXf是float`型. 列优先和行优先 Eigen中存储Matrix用的是column-major,但是初始化赋值的时候是row-major Matrix3d

转自:http://www.cnblogs.com/soroman/archive/2008/03/21/1115571.html 思考:矩阵及变换,以及矩阵在DirectX和OpenGL中的运用1.矩阵和线性变换:一一对应 矩阵是用来表示线性变换的一种工具,它和线性变换之间是一一对应的.考虑线性变换:a11*x1 + a12*x2 + ...+a1n*xn = x1'a21*x1 + a22*x2 + ...+a2n*xn = x2'...am1*x1 + am2*x2 + ...+amn*x

C语言数组结构行优先顺序存储的实现 (GCC编译). /** * @brief C语言 数组 行优先 实现 * @author wid * @date 2013-11-02 * * @note 若代码存在 bug 或程序缺陷, 请留言反馈, 谢谢! */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdarg.h> #include <assert.h> #define OK 1 #define ERR

C++实现离散余弦变换(参数为Eigen矩阵) 问题描述 昨天写了一个参数为二维指针为参数的离散余弦变换,虽然改进了参数为二维数组时,当数组大小不确定时声明函数时带来的困难,但使用指针作为参数也存在一些不足之处,比如需要手动寻址.容易出现指针越界等.因此这篇文章中的代码对昨天的代码做了进一步的改进,将函数的参数设置为Eigen矩阵,很好的避免了上述问题. DCT 代码的主体跟之前的代码没啥差别,主要就是改变了函数的参数类型 // DCT - Discrete Cosine Transform v

C/C++遍历二维数组,列优先(column-major)比行优先(row-major)慢,why? 简单粗暴的答案:存在Cache机制! 稍微啰嗦一点:CPU访问内存(读/写,遍历数组的话主要是读),不是每次都直接从内存上操作,而是先看Cache里是否有所指定地址的值! 这个问题,stackoverflow上有人问过的,结论是:CPU读取内存某地址处的值,并不是每次都去内存中取出来,有时候会从cache里读取.当初次访问数组的时候,会把连续一块(chunk)内存地址上的值都读到cache里(比

来自百度百科: A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9; 10, 11, 12] rowrank = randperm(size(A, 1)); % 随机打乱的数字,从1~行数打乱 B = A(rowrank, :)%%按照rowrank打乱矩阵的行数 一个可能的输出结果: A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 B = 1 2 3 7 8 9 4 5 6 10 11 12 1. 随机打乱矩阵的各行: r=randperm( size(A,1) ); 

Matlab进行矩阵填充时可以填充空矩阵,相当于空矩阵不存在,例如一下代码: P_RES = [ P_xv P_xvy P_xv*dy_dxv'; P_yxv P_y P_yxv*dy_dxv'; dy_dxv*P_xv dy_dxv*P_xvy dy_dxv*P_xv*dy_dxv'+... dy_dhd*Padd*dy_dhd']; 结果是可行的. 而使用C++ Eigen时,使用的填充代码是这样的:     Eigen::MatrixXf  P13,P23,P33,P31,P32;   

Python 的 Pandas 对矩阵的行进行求和: 若使用 df.apply(sum) 方法的话,只能对矩阵的列进行求和,要对矩阵的行求和,可以先将矩阵转置,然后应用 df.apply(sum) 即可. data_file = '..\\data\\result_0621_onlyClusters.csv' df = pd.read_csv(data_file) # print(df) # 对行进行求和 # 先对矩阵进行转置 df_T=df.T df['sum'] = df_T.apply(s

设二维数组 A[m][n] 按行优先存储, 每个元素占 p 个字节, 则 Loc(i, j) 的地址为 (i * n + m) * p, 第 i 行前面有 i 行, 每行有 n 个元素, 加上 第 i 行的的 j 个元素,所以地址 为 (i * n + m) * p, 1. 若 j 从下标 1 开始, 则 Loc(i, j) = (i * n + j - 1) 第 i 行的 第 j 个元素,在第 i 行中 前面只有 j  - 1 个元素, 2. 若 i 从下标 1开始, 则 Loc(i, j)

Python如何输出矩阵的行数与列数? 对于pyhton里面所导入或者定义的矩阵或者表格数据,想要获得矩阵的行数和列数有以下方法: 1.利用shape函数输出矩阵的行和列 x.shape函数可以输出一个元组(m,n),其中元组的第一个数m表示矩阵的行数,元组的第二个数n为矩阵的列数 具体代码如下: import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行和列数print(x.shape) # (4, 3)#

// // Created by qian on 19-7-16. // /* 相机位姿用四元数表示 q = [0.35, 0.2, 0.3, 0.1] x,y,z,w * 注意:输入时Quaterniond(w,x,y,z) W 在前!!! * 实现:输出四元素对应的旋转矩阵,旋转矩阵的转置, * 旋转矩阵的逆矩阵,旋转矩阵乘以自身的转置,验证旋转矩阵的正交性 * Vector3.normalized的特点是当前向量是不改变的并且返回一个新的规范化的向量: * Vector3.Normaliz

Matlab中,我们有时候要删除矩阵中的某行某列,可以采用下列方法进行删除: a = [ ]; a(,:) = []; % Delete row a(:,) = []; % Delete col

1 矩阵基本运算简介 Eigen重载了+,-,*运算符.同时提供了一些方法如dot(),cross()等.对于矩阵类的运算符重载只支持线性运算,比如matrix1*matrix2是矩阵相乘,当然必须要满足矩阵乘法规则.对于向量和标量的加法(vector+scalar)这里并不支持,关于非线性运算这里暂不介绍. 2 加减运算 矩阵加减运算中必须要保证左右矩阵的行列对应相等.此外更重要的一点是,矩阵的类型也必须一致,这里的矩阵运算并不支持隐式的类型转换.矩阵运算中重载的运算符有: 二元运算符+:a+

题意:https://codeforc.es/contest/1208/problem/C 如题:就是给定一个数n,要你求一个n×n的矩阵,矩阵中的元素是 0 ~ n2-1 ,使得矩阵每一行和每一列的元素异或之后的结果相等. https://blog.csdn.net/m0_38055352/article/details/100728821 https://blog.csdn.net/mmk27_word/article/details/100075471 思路: 首先要知道: 0 1 2 3

pgloader 对于各种数据库支持的还是很完整的,同时有一套自己的dsl 特性矩阵 操作命令 命令格式 pgloader [<options>] [<command-file>]... pgloader [<options>] SOURCE TARGET 参考资料 https://pgloader.readthedocs.io/en/latest/intro.html

同型矩阵运算满足加法交换律.结合律:并存在单位元.逆元.和0元,为同型矩阵对加法的交换环. Eigen的简单运算参考:http://blog.163.com/jiaqiang_wang/blog/static/1188961532013625102721873/ 一.For Eigen 1.零初始化.单位阵.全1矩阵 //初始化状态向量和状态协方差 int initialize_x_and_p(Eigen::MatrixXf &x_k_k,Eigen::MatrixXf &p_k_k) {

概述 OpenGL变换矩阵 实例:GL_MODELVIEW矩阵 实例:GL_PROJECTION矩阵 概述 OpenGL管线中,在光栅化操作之前,包括顶点位置与法线向量的几何数据经顶点操作与图元装配操作进行变换. 模型坐标 它是模型对象的局部坐标系,同时也是任何变换之前模型对象的初始位置与朝向.为了变换模型对象,可以使用glRotatef().glTranslatef().glScalef(). 观察坐标 它由模型坐标乘以GL_MODELVIEW矩阵产生.在OpenGL中,可以使用GL_MODE

http://www.cnblogs.com/hefee/p/3811099.html OpenGL变换 概述 OpenGL变换矩阵 实例:GL_MODELVIEW矩阵 实例:GL_PROJECTION矩阵 概述 OpenGL管线中,在光栅化操作之前,包括顶点位置与法线向量的几何数据经顶点操作与图元装配操作进行变换. 模型坐标 它是模型对象的局部坐标系,同时也是任何变换之前模型对象的初始位置与朝向.为了变换模型对象,可以使用glRotatef().glTranslatef().glScalef(

目录 写在前面 什么是deconvolution convolution过程 transposed convolution过程 transposed convolution的计算 整除的情况 不整除的情况 总结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 开篇先上图,图为deconvolution在像素级语义分割中的一种应用,直观感觉deconvolution是一个upsampling的过程,像是convolution的对称过程. 本文将深入deconvol

OpenMVG 的功能模块由若干核心库组成,本文主要介绍 Image 和 Numeric 两个库 1  Image Image 库包含图像容器 Image<T>.图像IO读写函数 ReadImage() 和 WriteImage().基本绘图操作 DrawLine().DrawCircle() 和 DrawEllipse() 等 1.1  图像容器 Image<T> 是一个图像类泛型容器,T 代表像素类型,可以是单通道的灰度图 // 8bit and 32bit gray imag