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  • Math(2)---Eigen修改稀疏矩阵中的值2020-09-07 07:00:20

    稀疏矩阵非零元素的修改 1.稀疏矩阵CCS存储中会用一块连续的内存空间,存储非零元素 2.稀疏矩阵CCS格式中,还会有两块区域 a.一块用来存储行下标 b.一块用来存储非零元素的偏移量 3.利用Eigen库函数函数找到这些内存空间的指针,就可以实现元素值的修改 示例: #include <iostream> #in

  • Math(1)---Eigen稀疏矩阵乘法2020-09-06 06:00:36

    Eigen稀疏矩阵乘法 稀疏矩阵能够节省存储空间; Eigen中稀疏矩阵的存储方式:CRS, CCS; 稀疏矩阵缩短遍历元素的时间。 Eigen稀疏矩阵乘以向量 计算公式: \(MatResult = Matsparse*Vec\) 利用Eigen可以直接根据公式计算出来,但是笔者想弄楚,Eigen是怎样实现的,于是用迭代法实现计算

  • 解决 fatal error: Eigen/Core: No such file or directory2020-07-30 22:01:17

    确认是否安装了eigen3 sudo apt-get install libeigen3-dev 解决 fatal error: Eigen/Core: No such file or directory 如果已经安装,但当调用 eigen 库时,报错:fatal error: Eigen/Core: No such file or directory 这是因为 eigen 库默认安装在了 /usr/include/eigen3/Eigen

  • 3D-3D:ICP估计姿态2020-07-27 14:31:23

    1.ICP 假设有一组配对好的3D点, \(P={P_{1}, ..., P_{N}}\) , \(P^{'}={P_{1}^{'}, ..., P_{N}^{'}}\)。 有一个欧式变换R,t,使得: $ p_{i} = Rp^{'}_{i} + t $ 该问题可以用迭代最近点(ICP)来求解。注意考虑两组3D点的变换时,和相机没有关系。 ICP求解线性代数的求解(SVD)和非线性优

  • 利用Opencl加速Eigen矩阵(二)2020-04-25 18:43:27

    经过实验发现如果计算量不够大,利用opencl反而浪费时间。所以本实验进行加速的原来代码如下: Matrix<double,8,8>A[64],B[64],D[64]; //…… //A,B,D初始化之后进行计算 for(int i=0;i<64;i++) { D[i].noalias() +=A[i] * B[i] * A[i].transpose(); } 接下来进行opencl进行

  • Eigen2020-03-26 19:08:11

    1、固定的Matrix 和 动态的Matrix 固定的Matrix 大小不可变,存储在栈中,  内部实现:float mymatrix[16]; 动态的Matrix 大小可变,存储在堆中,  内部实现:float *mymatrix = new float[rows*columns]; 2、定义与使用Matrix 特别要注意,是否已经分配内存,是否已经初始化 如:MatrixXf m;

  • 视觉SLAM十四讲 第七讲 视觉里程计1 3D-2D位姿求解 代码解析2020-03-24 09:03:40

    总体思路 1. 对两幅图像img_1,img_2分别提取特征点2. 特征匹配3. 通过depth,获得第一幅图像匹配的特征点的深度,由相机内参K恢复这些特征点的三维坐标(相机坐标系)。4. 由第一幅图像中的特征点的三维坐标、第二幅图像中特征点的2D像素坐标,以及相机内参K作为优化函数的输入,分别采用如下

  • 图形学实验用的VS2017本地环境配置,VS 2017配置opencv、Eigen2020-03-12 21:52:38

    最近在进行图形学相关实验时,会用到VS 2017,虚拟机里的VScode卡得小宇宙爆发,索性就在本地进行配置吧。这个过程主要需要配置 opencv 和 Eigen 线代库。下面是配置教程: 一、VS2017 配置OpenCV 这是我看到的最详细的配置教程: VS2017配置opencv教程(超详细!!!) 配置问题 在配置好后,测试运行

  • c++在使用Eigen,编译找不到eigen3的报错解决方法(方法测试可行)2020-02-29 19:44:50

    描述问题如下 造成的原因 安装的路径不对:在很多程序中include时经常使用#include <Eigen/Dense>而不是使用#include <eigen3/Eigen/Dense>所以要做下处理,否则一些程序在编译时会因找不到Eigen/Dense而报错 解决方法 上面指令将usr/local/include/eigen3文件夹中的Eigen文件递

  • 欧拉角表示的旋转相乘计算2020-02-05 16:42:11

    在Eigen中用欧拉角表示旋转时,单次旋转多个角度和多次旋转单个角度的结果是不同的。具体试验如下: 在VS2017中用Eigen分别初始化两个欧拉角旋转: 第一个:欧拉角旋转为(M_PI / 2, 0, M_PI / 4) Eigen::Vector3d rotation_eulerAngle1(M_PI / 2, 0, M_PI / 4); // 欧拉角 ZYX Eigen

  • fatal err Eigen/Dense No such file or directory(unsupported/Eigen/FFT、Eigen/Core也是一样的道理)2020-01-11 11:02:55

    解决方法 究其原因,就是编译器找不到这个头文件了,首先要确保你已经安装了Eigen3. Eigen其实只是一个纯头文件的库,你直接安装放到include目录就好。 到官网下载一个稳定的版本,然后解压放到/usr/local/include或者/usr/include目录即可。 或者通过apt安装:sudo apt-get install

  • Eigen使用 BLAS/LAPACK 作为 backend2019-12-30 23:55:53

    https://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicUsingBlasLapack.html Eigen 3.3之后的版本可以调用BLAS和LAPACK作为backend, 使用方法也很简单: 在引用Eigen库之前, 先加入以下宏定义: #define EIGEN_USE_BLAS 之后在编译的时候, 链接上相应的库即可, g++ demo.cpp -lblas

  • Autoware 1.12 安装2019-11-12 19:00:07

    前言 昨天试了一下新版本,发现完全按照官网安装会提示一些问题,所以留下记录。 PS,我选择从源码安装Autoware 1.12 配置列表: 系统:Ubuntu 18.04 ROS:Melodic CUDA:10.0以上 Eigen:3.3.7以上   1. 显卡驱动、CUDA安装 这里请参考:https://www.cnblogs.com/hgl0417/p/10643760.html的显卡驱

  • 直线段-两点线性插值及可视化2019-10-20 23:03:44

        已知直线段AB,线性插值求插值点C的公式为:C = A*(1.0 - t) + B* t,下面是用QPainter可视化 GrphWidget.h #ifndef GRPHWIDGET_H#define GRPHWIDGET_H#include <QWidget>#include "ui_grphwidget.h"class GrphWidget : public QWidget{ Q_OBJECTpublic: GrphWidget(QWi

  • c-替代Eigen :: MatrixXd typedef2019-10-13 23:16:03

    用具有长双元素的向量和矩阵替换所有Eigen :: MatrixXds和Eigen :: VectorXds的最简单方法是什么? 我的代码中的每个基本浮点变量都是long double类型.另外,每次我使用矩阵或向量时,都会使用以下typedef. typedef Eigen::VectorXd Vec; typedef Eigen::MatrixXd Mat; 将这些typede

  • c-在我的Cmake项目中使用Eigen Lib?2019-10-13 22:16:08

    我在CMake项目中使用仅标头库(Eigen)时遇到困难.当我摘下所有与Eigen库相关的部分时,它将进行编译,但不确定如何使用(Eigen)进行构建.请注意,Eigen在Eigen文件夹中有一个CmakeLists.txt文件,并且它的/ src文件夹中有(* .h和* .cpp)与Matrix操作等有关. 我程序的结构如下 Myproject(

  • c-从价值到价值,没有已知的表达方式……为什么?2019-10-12 08:07:48

    我尝试编写一个函数,该函数将ColXpr值用作输入: typedef Eigen::Array<float, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> Signal2D; void Threshold(Signal2D::ColXpr& params) { params = (params >= 0.0f).template cast<float>(); } 当我尝试调用此函数时,我会执行以下操作: Signal2

  • c-特征-将const数组映射到动态向量2019-10-11 12:10:29

    我需要定义一个接受const C数组并将其映射到本征图的函数.以下代码给我一个错误: double data[10] = {0.0}; typedef Eigen::Map<Eigen::VectorXd> MapVec; MapVec fun(const double* data) { MapVec vec(data, n); return vec; } 如果我从函数定义中删除const,则代码可以正

  • c-CUDA和本征成员“已被声明”错误2019-10-11 12:08:21

    我只是CUDA和Nsight的初学者,并且想通过线性代数运算(例如CUBLAS)利用出色的GPU性能.我在Eigen的帮助下编写了很多自定义代码,并且有很多矩阵乘法运算,因此我想保持我的代码不变,只需在GPU上进行这些运算即可. 我已经使用Visual Studio Nsight创建了一个示例项目,它运行良好,但是当

  • c-特征:沿一维复制项目,而无用分配2019-10-11 09:08:22

    我有一些矢量vec,我想通过沿矢量维复制值来获得新的“表达式” vec2 Eigen::VectorXf vec(5); vec << 1, 2, 3, 4, 5; const auto vec2 = vec.someAwesomeEigenMagic<3>(); //vec2 should contains (1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5)^T //Not (1, 2, 3, 4, 5, 1, 2,

  • c-从本征序列化分解矩阵(SparseLU对象)2019-10-10 06:08:10

    我试图解决Ax = b,其中矩阵A可以大到接近1M x 1M的大小,稀疏且对称,但可能没有明确定义. 问题在于,使用本征中的sparseLU object来计算分解可能会花费很长时间,并且可以存储一个sparseLU矩阵而不是原始矩阵,这样,只要我们使用相同的矩阵A执行类似的运算,我们就可以无需重新计算 在s

  • c – 使用特征矩阵构建3D结构的最有效选项2019-10-09 06:07:12

    我需要在我的代码上使用3D矩阵/数组结构,现在我依靠Eigen来处理我的矩阵和向量. 现在我正在使用new创建一个3D结构: MatrixXd* cube= new MatrixXd[60]; for (int i; i<60; i++) cube[i]=MatrixXd(60,60); 并且为了获得价值: double val; MatrixXd pos; for (int i; i<60; i++){

  • c – 如何用特征中的向量制作矩阵?2019-10-06 18:07:38

    我有四个列向量.我需要将它们附加到一个四乘四的矩阵.是否有构造函数或其他东西?解决方法:您还可以使用逗号初始化程序语法附加它们: m << v1, v2, v3, v4; 必须首先正确调整矩阵m的大小.

  • 具有C 11多线程的特征库2019-10-06 06:15:46

    我有一个代码来计算具有期望最大化的高斯混合模型,以便从给定的输入数据样本中识别聚类. 一段代码重复计算这样的模型,用于许多试验Ntrial(一个独立的,但使用相同的输入数据),以便最终获得最佳解决方案(从模型中最大化总可能性的那个) ).该概念可以推广到许多其他聚类算法(例如k均

  • 特征库 – >用文件或现有std :: vector内容中的数据初始化矩阵(c)2019-10-04 04:15:12

    我的问题是如何初始化一个特征矩阵,但不是这样: matrix << 1,0,1,0, 1,0,1,0, 1,0,1,0, 我有一个看起来像上面的矩阵(逗号或没有逗号无关紧要) 存储在txt文件中. 我已经编写了一个函数来读取每一行并将其放入向量中现在我想用这个数据创建一个矩阵 但它不起作

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