#include <Eigen/Dense>失败,#include "Eigen/Dense"成功的原因是因为两者的包含方式不同。
由于Eigen是一个第三方库,不属于系统标准库,所以使用尖括号<>包含方式无法找到该头文件,从而导致失败。而使用双引号""包含方式,可以告诉编译器在当前工作目录或指定的路径中查找该头文件,所以能够成功包含。
,可以直接导入#include 或者#include 2.Eigen官方教程 eigen官网链接:http://eigen.tuxfamily.org...程序体验下: #include #include // Eigen头文件,包含Eigen库里面所有的函数和类 int main...-7-12. // #include #include using namespace Eigen; using namespace std; int...// // Created by fuhong on 20-7-13. // #include #include using namespace Eigen...#include #include #include #include #include <Eigen
#include 包含Matrix和Array类,基础的线性代数运算和数组操作 Geometry #include 包含旋转,平移,缩放,2维和...SVD #include 包含SVD分解 QR #include 包含QR分解 Sparse #include 包含稀疏矩阵的存储和运算...Dense `#include` 包含了Core/Geometry/LU/Cholesky/SVD/QR/Eigenvalues模块 Eigen #include 包含Dense和Sparse。...demo 粘贴如下代码,应该就可以运行了 #include #include #include using namespace Eigen
# 将Eigen库include进来 include_directories(${EIGEN3_INCLUDE_DIRS}) add_executable(${PROJECT_NAME} main.cpp...) 另外,简单的,可以在g++时带上头文件目录编译,示例: g++ -o main main.cpp -I /usr/include/eigen3/ #(不加也可) 3....使用说明 下面进行使用分析: 矩阵运算示例: #include #include using namespace std; using namespace... #include using namespace std; using namespace Eigen; int main() { Vector3d... #include using namespace std; using namespace Eigen; int main() { //
/eigen-3.4.0 -B ./build_eigen -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="D:/carlos/install/Eigen" cmake --build ..../build_eigen --target install 其中-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=”D:/carlos/install/Eigen”就是你想安装的位置,成功安装完成之后,会在相应位置找到...Eigen 使用 实现欧拉角转旋转矩阵的程序euler2rt.cpp #include #include #include <iostream...1],Eigen::Vector3d::UnitY())); Eigen::AngleAxisd yawAngle(Eigen::AngleAxisd(eulerAngle[2],Eigen::Vector3d...REQUIRED) include_directories(${EIGEN3_INCLUDE_DIRS}) add_executable (euler2rt euler2rt.cpp) 编译 cmake
Eigen库可用于c++进行大量矩阵等数值运算,配置比较简单,只需要添加一个路径,具体操作如下。...(一)在官网下载所需版本的Eigen库,可查找历史版本 Eigen (二)找到所需版本,下载压缩包,并解压 (三)打开解压后的文件,复制路径D:\library\eigen-3.3.4 (四)在vs...的项目中点击“属性”——“C/C++”——“常规”——“附加包含目录” ,添加路径D:\library\eigen-3.3.4 (五)如果不想每次都添加路径的话,可以在属性管理器中添加属性表,然后在属性表的包含目录中添加路径...D:\library\eigen-3.3.4,在其他项目需要使用Eigen库时,直接添加现有属性表即可 (六)测试代码,恭喜你运行成功了~ #include #include... #include using namespace std; int main() { //建立2行3列矩阵,并为矩阵赋值 Eigen::Matrix
Geometry #include,包含旋转,平移,缩放,2维和3维的各种变换。 LU #include,包含求逆,行列式,LU分解。...Cholesky #include,包含LLT和LDLT Cholesky分解。 SVD `#include,包含SVD分解。...QR `#include,包含QR分解。 Eigenvalues #include,包含特征值,特征向量分解。...Dense #include,包含了Core/Geometry/LU/Cholesky/SVD/QR/Eigenvalues模块。...Eigen #include,包含Dense和Sparse。 2.
TestEigen.cpp文件中的内容为: #include "stdafx.h" #include #include template <typename...具体可见如下两段代码: 代码段1: #include #include using namespace Eigen; using namespace std...可参看如下代码: #include #include using namespace Eigen; int main() { MatrixXd m(2,2...对于a*A、A/a、A*=a、A /=a也是一样,例如下面的代码: #include #include using namespace Eigen; int...详细使用情况,可参考下面的代码段: #include #include using namespace std; int main() { Eigen:
一、为什么使用C/C++实现多模态学习? 在机器学习领域,Python因其丰富的库和简洁的语法而成为主流语言。...代码示例: #include #include // 简单的早期融合,将图像特征和文本特征拼接 Eigen::VectorXf fuseFeatures...我们使用多层感知机(MLP)来作为分类模型,利用Eigen库来实现。...代码示例: #include #include #include #include // 定义MLP中的单层 Eigen...::VectorXf denseLayer(const Eigen::VectorXf &input, const Eigen::MatrixXf &weights, const Eigen::VectorXf
头文件 include_directories( "/usr/include/eigen3" ) # in osx and brew install # include_directories( /usr.../local/Cellar/eigen/3.3.3/include/eigen3 ) add_executable( eigenMatrix eigenMatrix.cpp ) VS下的配置 接下来测试代码...: #include using namespace std; #include // Eigen 部分 #include // 稠密矩阵的代数运算...(逆,特征值等) #include #define MATRIX_SIZE 50 /**************************** * 本程序演示了 Eigen...; // 逆 cout << matrix_33.determinant() << endl; // 行列式 // 特征值 // 实对称矩阵可以保证对角化成功
#include "mainwindow.h" #include #include "eigen3/Eigen/Core" #include "eigen3/...Eigen/Dense" #include #include int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a...) << std::endl; //弧度求正弦 std::cout <<"sin radian:"<< std::sin(radian/2.0) << std::endl; //定义一个vector Eigen...::Vector3f v1(1.0f,0.0f,0.0f); std::cout <<"Vector3f:" << v1 << std::endl; Eigen::Vector3f v2(0.0f,1.0f...::Matrix3f m = Eigen::Matrix3f::Identity();//生成一个单位矩阵 std::cout <<"Matrix3f Identity:"<< m << std::endl
Eigen 库: #include #include #include //using Eigen::MatrixXf; using...namespace Eigen; using namespace Eigen::internal; using namespace Eigen::Architecture; int main() {...//-------------------------------svd测试 eigen Matrix3f A; A(0,0)=1,A(0,1)=0,A(0,2)=1; A(1,0)=0,A(1,1)=...return 0; } OpenCV库: #include #include #include"opencv2.../imgproc/imgproc.hpp" #include using namespace std; using namespace cv; void print(CvMat&
Eigendecomposition的概念可见https://en.wikipedia.org/wiki/Eigendecomposition_of_a_matrix 这里贴一段厄米矩阵的代码,见https://eigen.tuxfamily.org...1 #include 2 #include 3 using namespace std; 4 using namespace Eigen...= Success) 14 { 15 cerr<<"Eigen solver failed."
Eigen 库的安装 1. Visual Studio 2017 安装 eigen 库 1.1 下载 eigen 库 1.2 配置 1.3 运行测试 1....Visual Studio 2017 安装 eigen 库 1.1 下载 eigen 库 eigen官网下载地址 找到自己需要的版本下载,我下载的是3.3.9,箭头指向的 zip。...输入以下测试代码(官方测试代码): #include #include using namespace Eigen; using namespace std...再次打开此页面,链接器 -> 常规 -> 附加库目录,将路径“\Eigen 库\eigen-3.3.9”再次添加,点击确定。...1.3 运行测试 运行程序,看到正确运行的输出,Eigen库链接成功! 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
有份英文的Eigen使用手册,简要整理一下 安装 $ cd ~ $ git clone https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror Eigen所有的文件都是...h文件,只需include即可使用, 但是要告诉编译器它在哪个位置。...$ sudo ln -s /usr/local/include ~/eigen-git-mirror/Eigen 使用 #include 创建新矩阵的时候如下 Matrix3f... ) // Generates NaNs if the matrix is not invertible cout << M1 . inverse () << endl...Vector和矩阵用法类似,参考Eigen使用手册 平移和旋转 # include # include # include <
固定大小的矩阵和和向量 #include #include using namespace Eigen; using namespace std;...#include 将包含所有的Eigen函数。 #include 包含所有普通矩阵函数,不包括稀疏矩阵函数。它们会增加编译时间。...#include #include #include using namespace Eigen; using namespace...#include #include #include using namespace Eigen; using namespace... vec3 = vec1.cross(vec2); 逐元素操作示例: #include #include #include <Eigen
Eigen 矩阵定义 复制代码 #include Matrix A; // Fixed rows and cols...#include x = A.llt() .solve(b)); // A sym. p.d....#include x = A.lu() .solve(b)); // Stable and fast....#include x = A.qr() .solve(b)); // No pivoting....#include x = A.svd() .solve(b)); // Stable, slowest.
Eigen是一个用纯头文件搭建起来的库,这意味这你只要能找到它的头文件,就能使用它。Eigen头文件的默认位置是“/usr/include/eigen3”....(3X1):Eigen::Vector3d 变换矩阵(4X4):Eigen::Isometry3d 以下是具体的实现代码eigen_geometry.cpp: #include #...include using namespace std; using namespace Eigen; int main(int argc, char **argv) { /...endl; return 0; } 上述代码对应的CMakeLists.txt为: CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8) project(useGeometry) include_directories...("/usr/include/eigen3") add_executable(eigen_geometry eigen_geometry.cpp) 旋转矩阵(R),旋转向量(V)和四元数(Q)在Eigen
cppCopy code#include #include #include int main() { std::vector...通过使用Eigen,我们可以进行矩阵运算、线性方程求解、特征值分解等操作。...cppCopy code#include #include int main() { Eigen::Matrix2d A; A #include #include <algorithm
#include #include #include //Geometry模块提供了各种旋转和平移的表示 #include using namespace std; int main() { //一号的姿态 Eigen::Quaterniond q1(0.35, 0.2, 0.3,...0.1); Eigen::Vector3d t1(0.3, 0.1, 0.1); Eigen::Isometry3d Tcw_1 = Eigen::Isometry3d::Identity()...::Vector3d Pc1(0.5, 0, 0.2); Eigen::Vector3d Pw = Tcw_1.inverse()*Pc1; //二号的姿态 Eigen::Quaterniond...q2(-0.5, 0.4, -0.1, 0.2); Eigen::Vector3d t2(-0.1, 0.5, 0.3); Eigen::Isometry3d Tcw_2 = Eigen::Isometry3d
等等模型 在这里直接使用程序开实现一个点云的旋转,新建文件matrix.cpp #include #include #include #include #include #include <pcl/common/transforms.h...*/ Eigen::Matrix4f transform_1 = Eigen::Matrix4f::Identity(); // Define a rotation matrix 定义旋转的角度...点云对象的成员函数有称为“is_dense()”,如果所有的点都有效的返回true是为有限值。一个NaNs表明测量传感器距离到该点的距离值是有问题的,可能是因为传感器太近或太远,或者因为表面反射。...> #include #include int main(int argc,char** argv) {if(
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