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Eigen矩阵除法

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

ubuntu安装ceres-solver-1.14.0

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

Eigen 矩阵基本运算

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

Eigen+mingw32

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

C++_标准库和第三方库

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

代码笔记2 slam十四讲中的配置问题

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

基于导航信息的EKF滤波算法实现（附源码）

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

Eigen编译_Eigen向量化_内存对齐 EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW

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源码阅读之一：项目组织结构

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

2022-2-22 rbdl 浮动基座正运动学计算姿态变换

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

Eigen：binaryExpr

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

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

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 &

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 = m_y.rows();

Eigen：eigen 与 opencv 矩阵的相互转换

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

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 #include <iostream> #include <

ros安装-orbslam编译-跑ros例程踩坑指南

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

Eigen在VS2017下的安装与使用

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

C++&Python计算相机响应函数

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

C++ Eigen 库的使用

#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

SLAM学习笔记——结合pangolin和eigen可视化

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/

Gazebo深度相机深度图像噪声插件

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

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

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

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