Eigen中定义了一系列的vector和matrix,相比copy数据,更一般的方式是复用数据的内存,将它们转变为Eigen类型。Map类很好地实现了这个功能。 Map定义 可以看出,构建map变量,需要三个信息:指向数据的指针,构造矩阵的行数和列数 map相当于引用 ...
一句话简述Eigen Eigen是一个C 开源线性代数库,slam中使用Eigen库进行矩阵 向量乃至旋转矩阵与变换矩阵的表示和计算 Eigen在ubuntu中的安装 Eigen库在ubuntu软件源中提供,所以可以直接在终端输入以下命令进行安装: sudo apt get install libeigen dev Eigen在ubuntu中的简单应用 一般而言,库是由头文件和库文件组成,在编译 ...
2019-04-06 10:51 0 650 推荐指数:
Eigen中定义了一系列的vector和matrix,相比copy数据,更一般的方式是复用数据的内存,将它们转变为Eigen类型。Map类很好地实现了这个功能。 Map定义 可以看出,构建map变量,需要三个信息:指向数据的指针,构造矩阵的行数和列数 map相当于引用 ...
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 ...
Eigen常规矩阵定义 1.使用 Eigen的使用在官网上有详细的介绍,这里对我学习过程中用到的基本操作进行介绍。首先是矩阵的定义。在矩阵类的模板参数共有6个。一般情况下我们只需要关注前三个参数即可。前三个模板参数如下所示: Scalar参数为矩阵 ...
包含目录包含到这个层级,在.pro中加入 之后就可以使用EIGEN的头文件了。 #include <iostream> #include<eigen/Geometry> using namespace std; int main ...
Eigen提供了解线性方程的计算方法,包括LU分解法,QR分解法,SVD(奇异值分解)、特征值分解等。对于一般形式如下的线性系统: 解决上述方程的方式一般是将矩阵A进行分解,当然最基本的方法是高斯消元法。 先来看Eigen 官方的第一个 ...
,我简单分为三块,如下。 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM ...
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 ...
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 ...