Eigen Matrix 详解 在Eigen中,所有的matrices 和vectors 都是模板类Matrix 的对象,Vectors 只是一种特殊的矩阵,行或者列为1. Matrix的前三个模板参数 Matrix 类有6个模板参数,现在我们了解前三个足够.剩下的三个参数都有默认值,后面会探讨,现在不管他. Matrix 的三个强制的模板参数: Matrix<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime> Scal

1. 数组转化为Eigen::Matrix ]; cout << "colMajor matrix = \n" << Map<Matrix3i>(array) << endl; // map a contiguous array as a column-major matrix cout << , , RowMajor>>(array) << endl; // map a contiguous arra

特征矩阵联合相似对角化算法[1]. Cardoso于1993年提出的盲信号分离具有代表性的一种算法.是一种基于四阶累积量特征矩阵近似联合对角化盲分离算法.该算法将目标函数最大化问题等价于一组四阶累积量矩阵的特征矩阵的联合对角化问题,不仅大大简化了算法的计算复杂度,同时还有效提高了算法的分离性能. 原理 JADE算法原理就是将白化后的混合信号的四阶累积量矩阵(或二阶相关矩阵)通过U变换,压缩为一个对角矩阵,从而求解酉矩阵U. 白化 信号模型如式x(t) = As(t)所示,源信号之间相互统计独立.

原文地址C++矩阵库 Eigen 快速入门 不仅有函数的基本形式,还有对应的matlab函数,用起来很方便. Eigen 矩阵定义 #include <Eigen/Dense> Matrix<double, 3, 3> A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrix<double, 3, Dynamic> B; // Fixed rows, dynamic cols. Matrix<double, Dynam

最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库,直接将库下载后放在项目目录下,然后包含头文件就能使用,非常方便.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有

最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库,直接将库下载后放在项目目录下,然后包含头文件就能使用,非常方便.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有

Eigen库矩阵运算使用方法 Eigen这个类库,存的东西好多的,来看一下主要的几个头文件吧: ——Core 有关矩阵和数组的类,有基本的线性代数(包含 三角形 和 自伴乘积 相关),还有相应对数组的操作. ——Geometry 几何学的类,有关转换.平移.进位制.2D旋转.3D旋转(四元组和角轴相关) ——LU 逻辑单元的类,有关求逆,求行列式,LU分解解算器(FullPivLU,PartialPivLU) ——Cholesky 包含LLT和LDLT的乔里斯基因式分解法. (小科普:Chole

博客转载自:https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/47378515 Eigen是可以用来进行线性代数.矩阵.向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法.它的License是MPL2.它支持多平台.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.之所以采用这种方式,是因为Eigen采用模板方式实现,由于模板函数不支持分离编译,所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用. 矩阵的定义:Ei

首先熟悉Eigen库的用途,自行百度. 引入头文件: // Eigen 部分 #include <Eigen/Core> // 稠密矩阵的代数运算(逆,特征值等) #include <Eigen/Dense> 定义变量: Eigen 中所有向量和矩阵都是Eigen::Matrix,它是一个模板类. 它的前三个参数为:数据类型,行,列 Eigen 通过 typedef 提供了许多内置类型,不过底层仍是Eigen::Matrix 例如: Eigen::Matrix<, >

// // 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

参考博客:https://www.cnblogs.com/wongyi/p/8734346.html 1. 数据类型报错 /home/wy/workdir/slambook/ch3/useEigen/build> make -j2 Scanning dependencies of target eigenMatrix [ %] Building CXX object CMakeFiles/eigenMatrix.dir/eigenMatrix.cpp.o In :, from /home/wy/

C++学习笔记--大杂烩                                                         by方阳 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7103529.html  摘要:这篇博客主要记录学习C++11的一些好方法,离写完还有很久,所以这篇博客会不定时更新,希望多多关注!博客最后有这个笔记的百度云链接! 1.  命名空间 使用命名空间,最好是分别引入,需要用哪个引用哪个

刚体,顾名思义,是指本身不会在运动过程中产生形变的物体,如相机的运动就是刚体运动,运动过程中同一个向量的长度和夹角都不会发生变化.刚体变换也称为欧式变换. 视觉SLAM中使用的相机就是典型的刚体,相机一般通过人手持.机载(安装在机器人上).车载(固定在车辆上)等方式在三维空间内运动,形式包括旋转.平移.缩放.切变等.其中,刚体在三维空间中最重要的运动形式就是旋转.那么刚体的旋转如何量化表达呢? 三维空间中刚体的旋转表示三维空间中刚体的旋转总共有4种表示方法,高翔的十四讲中的第3讲比较详细的讲解了

VINS-Mono / VINS-Fusion中triangulatePoint()函数通过三角化求解空间点坐标,代码所体现的数学描述不是很直观,查找资料,发现参考文献[1]对这个问题进行详细解释,记录笔记以备忘. 1. VINS-Mono中相关代码 void FeatureManager::triangulatePoint(Eigen::Matrix<double, 3, 4> &Pose0, Eigen::Matrix<double, 3, 4> &Pose1,

#include <iostream> using namespace std; #include <ctime> // Eigen 部分 #include <Eigen/Core> // 稠密矩阵的代数运算(逆,特征值等) #include <Eigen/Dense> #define MATRIX_SIZE 50 /**************************** * 本程序演示了 Eigen 基本类型的使用 *******************

#include "dbtype.h" #include "dbkdtree.h" #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <pcl/common/transforms.h&g

一.简介 在ORB-SLAM2的System.h文件中,有这样一句话:// TODO: Save/Load functions,让读者自己实现地图的保存与加载功能.其实在应用过程中很多场合同样需要先保存当前场景的地图,然后下次启动时直接进行跟踪,这样避免了初始化和建图,减小相机跟踪过程中计算机负载,还有就是进行全场的定位.今天暂时描述一下如何进行地图的保存,其实网上已经有地图保存的代码了(http://recherche.enac.fr/~drouin/slam/orbslam2/poine_o

主成分分析原理与实现   主成分分析是一种矩阵的压缩算法,在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息,简单来说就是将 \(n×m\)的矩阵转换成\(n×k\)的矩阵,仅保留矩阵中所存在的主要特性,从而可以大大节省空间和数据量.最近课上学到这个知识,感觉很有意思,就在网上找一些博客进行学习,发现网上关于这方面的介绍很多,但是感觉都不太全面,单靠某一个介绍还是无法理解,当然这可能也跟个人基础有关.所以我在这里根据自己的理解写一个总结性的帖子,与大家分享同时也方便自己复习.对于主成分分析,可以参照以

理论部分请看 :三维空间刚体运动 一.Eigen的使用 首先安装 Eigen: sudo apt-get install libeigen3-dev 一般都安装在 /usr/include/eigen3/ 中 代码: #include <iostream> #include <ctime> using namespace std; //Eigen 部分 #include <Eigen/Core> //稠密矩阵的代数运算 #include <Eigen/Dense&

题目回顾: 假设有一个大的Eigen矩阵,我想把它的左上角3x3块提取出来,然后赋值为I3x3.编程实现.解:提取大矩阵左上角3x3矩阵,有两种方式: 1.直接从0-2循环遍历大矩阵的前三行和三列 2.用矩阵变量.block(0,0,3,3)//从左上角00位置开始取3行3列 具体代码实现: #include<iostream> /*提取大矩阵左上角3x3矩阵,有两种方式: 1.直接从0-2循环遍历大矩阵的前三行和三列 2.用矩阵变量.block(0,0,3,3)//从左上角00位置开始取3行