看了网上很多帖子，很多都没有说Eigen如何做矩阵除法。我这里补充一下。其他运算一般都可以查到； 对于Matrix来说，我们需要先将其转换成数组，因为Eigen矩阵不能做除法（很烦）。 比如我们一个2x4的矩阵，除以1x4的矩阵，python是可以使用numpy实现的（其实也是用的数组形式）。 Eigen::Matrix<doub
一、安装Eigen3.2.5 之前我安装的Eigen的版本是3.4.0的，然后要安装1.14.0版本的ceres-solver是编译一直出现问题： /home/zll/library/ceres-solver-1.14.0/internal/ceres/gtest/gtest.h:10445:35: error: variable or field ‘it’ declared void 10445 | for (typename C::cons
矩阵和向量的运算 提供一些概述和细节：关于矩阵、向量以及标量的运算。 1. 介绍 Eigen提供了matrix/vector的运算操作，既包括重载了c++的算术运算符+/-/*，也引入了一些特殊的运算比如点乘dot、叉乘cross等。 对于Matrix类（matrix和vectors）这些操作只支持线性代数运算，比如：ma
下载cmake源文件并放置在全英文路径 cmake-gui configure 选择mingw makefile-->默认环境(第一个选项) 修改cmake-install-prefix路径至自己的文件夹 configure generate 进入build文件夹后在该文件夹打开命令行窗口 mingw32-make mingw32-make install 将D:/hezexian/Eigen3/inc
标准库 C++标准库，包括了STL容器，算法和函数等。 C++ Standard Library：是一系列类和函数的集合，使用核心语言编写，也是C++ISO自身标准的一部分。 Standard Template Library：标准模板库 C POSIX library ： POSIX系统的C标准库规范 ISO C++ Standards Committee ：C++标准委员
1 总而言之，在ubuntu上搞slam，版本真的是大坑，每一步都是坑。 这里是ch6的配置，先说我成功的版本配置 Eigen 3.2.10 Ceres 1.14.0 g2o 高博版本(我实在没找到g2o的版本号，网上也没人说，但一定不是最新版本) cmake 3.10.2 同时查阅资料发现，好像Sophus库的编译需要Eigen3.3版本的支
继上一篇实现了Joan Sola大神的ESKF之后，就想着举一反三，也实现一下EKF算法，因此就研究了一下深蓝学院的《多传感器融合定位》算法中基于导航信息的滤波算法，同时对算法进行代码实现。先附上两张效果图（看起来跟前一篇文章ESKF的差不多）。 下面对
目录 1 缘起 2 什么是向量化运算？ 2.1 A Simple Example 2.2 重构 2.3 Heap vs Stack 2.4 还有坑？ 3 再谈Eigen 4 总结 1 缘起 Eigen是一个非常常用的矩阵运算库，至少对于SLAM的研究者来说不可或缺。然而，向来乖巧的Eigen近来却频频闹脾气，把我的程序折腾得死去活来，我却是丈二和尚摸
Eigen是常用的线性代数计算库，而且是header-only，意即其只有头文件，没有对应的cpp/cc文件。Eigen目前仍在不断稳定的迭代，截止目前迭代到3.4.0。Eigen拥有完善的文档，高质量的代码，是开源软件的优秀典范。一次在项目中用到Eigen并且在学习模板元编程时，接触到CRTP等概念，遂激发兴趣想深入
vrep里的姿态表示欧拉角规则 右手规则规则！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ eigen 库函数matrix3d.eularangle 四元数转旋转矩阵后 转欧拉角可能两个解 eularangle(0,1,2) 左手规则旋转！！！！！！！！！！！！！！！ 四元数转欧拉角2π内 eigen库旋转的变换 左手变换转右手变换 旋转矩阵的转置 的意义 手推的正运动学姿态变换： * forwa
binaryExpr 字面意思就是“二元表达式”，主要的作用是实现”两个矩阵/数组的元素之间的运算“，如计算 atan2，实现按元素相加减的运算。 MatrixBase::binaryExpr(const MatrixBase<OtherDerived> &,const CustomBinaryOp &) const CustomBinaryOp 可以是 lambda 表达式 或者是 p
eigen 实现 meshgrid void meshgrid(const Eigen::ArrayXd & x, const Eigen::ArrayXd & y, Eigen::ArrayXXd &xx, Eigen::ArrayXXd &yy) { Eigen::MatrixXd m_x = x.matrix(); Eigen::MatrixXd m_y = y.matrix(); int Nx = m_x.rows(); int Ny
eigen 实现 sort 使用标准库 std::sort()实现，可以用 lambda 表达式定义排序的规则。 实现 void sortVec(Eigen::ArrayXd & vec) { std::sort(vec.data(), vec.data()+vec.size()); } void sortVec(const Eigen::ArrayXd & vec, Eigen::ArrayXd & dst, Eigen::ArrayXi &
void meshgrid(const Eigen::ArrayXd & x, const Eigen::ArrayXd & y, Eigen::ArrayXXd &xx, Eigen::ArrayXXd &yy) { Eigen::MatrixXd m_x = x.matrix(); Eigen::MatrixXd m_y = y.matrix(); int Nx = m_x.rows(); int Ny = m_y.rows();
eigen 与 opencv 矩阵的相互转换 需要包含以下头文件： #include <Eigen/Dense> #include <Eigen/Core> // eigen 头文件必须放在 opencv 前面 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/eigen.hpp> 然后使用 cv::cv2eigen 和 cv::eigen2cv 进行转换。 参考代码
需要包含以下头文件： #include <Eigen/Dense> #include <Eigen/Core> // eigen 头文件必须放在 opencv 前面 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/eigen.hpp> 然后使用 cv::cv2eigen 和 cv::eigen2cv 进行转换。 参考代码 #include <iostream> #include <
写得比较乱，自己做笔记，打扰啦各位，网上资料十分齐全。自己取用，哈哈哈。推荐时候ubuntu16.04，因为我18.04搞了一天，没弄出来，可能我太菜了。 自己用到了这些资料，网上都有，如果需要帮助可以联系我。 官网链接 cn/kinetic/Installation/Ubuntu - ROS Wiki ubuntu16.04可以看教程 Ubu
从matlab，python脚本语言转接到C++的项目中来说有一项是我最头痛的就是矩阵运算，说起矩阵运算在C++里边真的是难，远不像脚本语言用起来那么随意，幸好有Eigen这个神器。当VS有了nuget这个工具包管理器就感觉安装所有东西都变的简单多了。 新建项目，工具栏下nuget包管理器>>管理方案的n
算法是基于Debevec在1997年的论文Recovering High Dynamic Range Radiance Maps from Photographs 之前在博客中也给出了几个用于学习理论知识的链接CRF理论学习 下面的C++代码是基于这个修改的。包括： Image Irradiance的归一化指数函数拟合ICRF输出到本地文件 C++ #include
#include "ros/ros.h" #include<Eigen/Core> #include<Eigen/Geometry> // using namespace std; https://www.cnblogs.com/lovebay/p/11215028.html https://blog.csdn.net/u011092188/article/details/77430988/ // using namespace Eigen; double m
pangolin是一个基于opengl开发的图形库，可以在linux上运行。可以使用eigen和pangolin自己写一个程序展示运行轨迹和坐标变换，比起rviz+tf的拓展性更高。下面是注释的很详细的代码，main里面生成了一个椭圆的轨迹 code: #include"ros/ros.h" #include"Eigen/Core" #include"Eigen/
1. 代码来源：ethz的无人机模拟器gazebo插件 https://github.com/ethz-asl/rotors_simulator 2. 应用： 2.1 复制cpp代码和hpp代码进入src和include文件夹：gazebo_noisydepth_plugin和depth_noise_model命名的相关文件； 2.2 修改cmakelists.txt 需要加入Eigen包，修改后仍然出现了错
Eigen库学习笔记（十一）读写矩阵文件 1、写txt文件2、读写的一些选项 由于调试时看不到矩阵的尺寸和数值，所以可以通过保存文件的形式查看矩阵。 1、写txt文件 代码： void test_save_txt(Eigen::MatrixXf mat, string filename) { ofstream outfile(filename, ios::trunc);
Eigen库学习笔记（十）矩阵存储顺序行优先与列优先 1、存储顺序2、存储顺序及选择3、使用限制与解救办法3.1、使用限制3.2、解救办法3.2.1、等效原理解救办法3.2.2、宏定义默认列优先改为行优先 1、存储顺序 对于矩阵和二维数组有两种存储方式，列优先和行优先。 假设矩阵：
Eigen库学习笔记（九）矩阵拼接 1、矩阵拼接 1、矩阵拼接 void test_Concatenation() { // Concatenation(vectors) Array3f a{ 1,1,1 }; Array3f b{ 2,2,2 }; cout << "a:\n" << a << std::endl; cout << "b:\n" << b << std::en
