Tensor 类 Matrix 和 Array 表示二维矩阵，对于任意维度的矩阵可以使用 Tensor 类（当前最高支持 250 维） 注意：这部分代码是用户提供的，没有获得 Eigen 官方支持，不在官方文档支持的代码包里...创建 Tensor 对象 Tensor 也有静态、动态之分，用法和 Matrix、 Array 不同 动态、静态对象 动态 Tensor 语法： Tensor(size0...--> -283100286 切片 当需要引入成块数据时， Tensor 没有 Matrix 类有那么方便的 block 函数，但是支持切片操作 切片需要设置 offset 和 extents...对象是可以获取上述属性的，但是 Operation 就不一定了 比较好的办法是用 TensorRef 指向Tensor 对象，以在没有计算时获取其属性。...200 0 300 400 500 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 逻辑、比较运算
固定大小表示编译时，行数和列数是固定的。这时，Eigen不会分配动态内存。这对于比较小的尺寸比较适合，比如16x16。...矩阵和向量类型 Eigen中的所有密集矩阵和向量都是通过Matrix类来表示的。Matrix通过一系列的模板参数来生成具体的类别。...Vector3d 定义为 Matrix 对于动态大小的类型，在编译时不指定行数和列数，使用Eigen::Dynamic。...上述的元素访问方法都通过断言检查范围，代价比较大。 通过定义EIGEN_NO_DEBUG 或 NDEBUG，取消断言。 通过使用coeff()和coeffRef()，来取消检查。....cwise() / mat2; 逐元素取倒数 //需要Array模块 #include Eigen/Array> mat3 = mat1.cwise().inverse(); 逐元素比较运算 //需要
以下是 Eigen3 的一些主要特点和功能： 1.高性能：Eigen3 通过使用表达式模板技术，能够在编译时进行优化，并产生高度优化的机器码。...这使得 Eigen3 在数值计算中具有出色的性能，并且比某些其他常见的线性代数库更快。 2.易于使用：Eigen3 提供了直观和简洁的 API，使得编写线性代数代码变得容易。...3.丰富的功能：Eigen3 提供了许多功能来支持常见的线性代数操作，包括矩阵和向量的基本运算（加、减、乘、除）、矩阵分解（LU、QR、SVD 等）、特征值和特征向量计算、线性方程组求解、矩阵代数操作（...4.平台无关性：Eigen3 是一个纯模板库，不依赖于任何特定的硬件或操作系统，因此可以在多个平台上使用和移植。...6.兼容性：Eigen3 支持 C++11 或更高版本的编译器，并且与其他常见的 C++ 库和框架（如 STL、Boost 等）兼容。 2.
对于小尺寸，尤其是对于小于（大约）16的尺寸，使用固定尺寸对性能有极大的好处，因为它使Eigen避免了动态内存分配并展开了循环。...class) 在Eigen中，所有matrices和vectors都是Matrix模板类的对象。...，也可以不指定 5.Array类的介绍 Eigen 不仅提供了Matrix和Vector结构，还提供了Array结构。...这两个表达式语义上相同，唯一的区别是如果块的尺寸比较小的话固定尺寸版本的块操作运行更快，但是需要在编译阶段知道大小。...说到性能，最重要的是在编译阶段给Eigen尽可能多的信息。比如，如果你的块是一个矩阵中的一列，那么使用col()方法会更好。本节其余的介绍都是关于这些特殊的方法的。
模板的开源库，支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。...=rotation_vector.matrix(); Eigen::Matrix3d rotation_matrix;rotation_matrix=rotation_vector.toRotationMatrix...Eigen::Quaterniond quaternion(rotation_matrix); Eigen::Quaterniond quaternion;quaternion=rotation_matrix...::Matrix3d rotation_matrix;rotation_matrix=yawAngle*pitchAngle*rollAngle; 3.3 欧拉角转四元数 Eigen::AngleAxisd...=quaternion.matrix(); Eigen::Matrix3d rotation_matrix;rotation_matrix=quaternion.toRotationMatrix();
cur_pose是机械臂基于基坐标系的位置和姿态，毫米和弧度为单位，即p_from参数。...2、借助Eigen库计算位姿变换 先整理下条件，已知当前机械臂的欧拉角姿态和位置，还已知变换的位姿。但从《机器人学导论》中学到的只有表示位姿的4×4的齐次位姿矩阵，所以需要欧拉角转旋转矩阵。...库将欧拉角转换为旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix1; rotation_matrix1 = Eigen::AngleAxisd(euler_angle...库将欧拉角转换为旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix1; rotation_matrix1 = Eigen::AngleAxisd(euler_angle...库将欧拉角转换为旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix1_to; rotation_matrix1_to = Eigen::AngleAxisd(euler_angle_to
矩阵的定义：Eigen中关于矩阵类的模板函数中，共有六个模板参数，常用的只有前三个。其前三个参数分别表示矩阵元素的类型、行数和列数。...矩阵的构造函数中只提供行列数、元素类型的构造参数，而不提供元素值的构造，对于比较小的、固定长度的向量提供初始化元素的定义。...求解矩阵的特征值和特征向量 Eigen::Matrix2f matrix2f; matrix2f << 1, 2, 3, 4; Eigen::SelfAdjointEigenSolverEigen::...其前三个参数分别表示矩阵元素的类型，行数和列数。...Eigen对于这问题的答案是：对于小矩阵（一般大小小于16）的使用固定大小的静态矩阵，它可以带来比较高的效率，对于大矩阵（一般大小大于32）建议使用动态矩阵。
Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix=rotation_vector.matrix(); Eigen::Matrix3d rotation_matrix...); 旋转矩阵 1， 初始化旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix<<x_00,x_01,x_02,x_10,x_11,x_12,x_...())); Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix=yawAngle*pitchAngle*rollAngle; 4， 欧拉角转四元数 Eigen...; rotation_vector=quaternion; 3， 四元数转旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix=quaternion.matrix...(); Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix=quaternion.toRotationMatrix(); 4， 四元数转欧拉角(Z-Y-X
1 旋转矩阵 1、SLAM编程中使用比较频繁。需要重点掌握。 2、旋转矩阵不是一般矩阵，它有比较强的约束条件。旋转矩阵R具有正交性，R和R的转置的乘积是单位阵，且行列式值为1。...这个推导比较麻烦，否则也不会有一个专属的名字了。OpenCV和MATLAB中都有专门的罗德里格斯函数。...2、Eigen以矩阵为基本数据单元，在Eigen中，所有的矩阵和向量都是Matrix模板类的对象，Matrix一般使用3个参数：数据类型、行数、列数 Eigen::MatrixEigen通过typedef 预先定义好了很多内置类型，如下，我们可以看到底层仍然是Eigen::Matrix typedef Eigen::Matrix Matrix4f...; typedef Eigen::Matrix Vector3f; 3、为了提高效率，对于已知大小的矩阵，使用时需要指定矩阵的大小和类型。
pcl_common中主要是包含了PCL库常用的公共数据结构和方法，比如PointCloud的类和许多用于表示点，曲面，法向量，特征描述等点的类型，用于计算距离，均值以及协方差，角度转换以及几何变化的函数...:PointCloud &cloud, const Eigen::Matrix ¢roid, Eigen::Matrix< Scalar, 3...&eigenvalue, Vector &eigenvector) 确定对称半正定输入矩阵最小特征值的特征向量和特征值 pcl::invert2x2 (const Matrix &matrix, Matrix...pcl::determinant3x3Matrix (const Matrix &matrix) 计算3x3矩阵的行列式 pcl::getTransFromUnitVectorsZY (const Eigen...（0，0，1）和Y方向（0，1，0） pcl::getEulerAngles (const Eigen::TransformEigen::Affine > &t, Scalar
$ sudo ln -s /usr/local/include ~/eigen-git-mirror/Eigen 使用 #include Eigen/Core> 创建新矩阵的时候如下 Matrix3f...Matrix M1; Matrix M2; 另外，Eigen还支持在编译的时候还不知道长和宽的矩阵，用X代替，如MatrixXf, MatrixXd...cout Matrix4f :: Ones () * 2.2 << endl ; 等号（==）和不等号（!=）也可用在矩阵的比较上，所有对应数字都相等矩阵才相等。...cout Matrix4f :: Ones () * 2.2 == Matrix4f :: Zero () ) << endl 矩阵的转置和逆运算 // Transposition...Vector和矩阵用法类似，参考Eigen使用手册 平移和旋转 # include Eigen / Core > # include Eigen / Geometry > # include <
数据转换 OpenCV 算子 cv -> eigen: cv2eigen() eigen -> cv: eigen2cv() 需要引入 ： #include eigen.hpp...示例 转换代码 #include #include Eigen/Core> #include Eigen/CXX11/Tensor> #include...using namespace cv; int main() { Mat img = imread("test.jpg"); Mat img2; Eigen::TensorEigen::RowMajor> a_tensor; cv2eigen(img, a_tensor); a_tensor.slice(Eigen::array {500, 500, 0}, Eigen::array {200, 400, 3}).setZero(); eigen2cv(a_tensor, img2);
::Matrix3d rotation_matrix = Eigen::Matrix3d::Identity(); Eigen::AngleAxisd rollAngle(Eigen::AngleAxisd...1],Eigen::Vector3d::UnitY())); Eigen::AngleAxisd yawAngle(Eigen::AngleAxisd(eulerAngle[2],Eigen::Vector3d...::UnitZ())); rotation_matrix=rollAngle*pitchAngle*yawAngle; std::coutmatrix:\n"matrix...<<std::endl; Eigen::Vector3d eulerAngle2=rotation_matrix.eulerAngles(0,1,2); std::cout<<"eulerAngle:\.../build --config Release --parallel 8 其中，-DEigen3_DIR就是指定Eigen安装路径下cmake的路径 参考 四元数、罗德里格斯公式、欧拉角、旋转矩阵推导和资料
，使用固定尺寸对性能非常有益，因为它允许 Eigen 避免动态内存分配和展开循环; 对于小尺寸在内部，一个固定大小的特征矩阵只是一个普通的数组。...当矩阵尺寸大于（大约）32时，静态矩阵的性能收益变得可以忽略，而且对于动态矩阵，Eigen 更倾向于尝试使用 SIMD 指令集加速运算。...模板类 Eigen 中有几个基础数据结构模板类 Matrix类 所有矩阵和向量都是Matrix模板类的对象，Matrix类有6个模板参数，主要使用前三个，剩下的使用默认值。...和 Martix 的转换 Matrix对象——>Array对象：.array()函数 Array对象——>Matrix对象：.matrix()函数 初始化 建议矩阵数据都要初始化，不然是十分危险的。...示例 逐元素相乘 * a * b 逐元素相除 / a * b 矩阵相加 + a + b 矩阵相减 - a - b 负号 - - a 复合算子加 += a += b 复合算子减 -= a -= b 逐元素比较
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...Eigen/Dense> #include Eigen/Core> using namespace std; int main() { //建立2行3列矩阵，并为矩阵赋值 Eigen::Matrix... matrix_23; matrix_23 << 1, 2, 3, 4, 5, 6; cout matrix_23 << endl; //访问矩阵中的元素 for...(int i = 0; i < 2; i++) { for (int j = 0; j < 3; j++) cout matrix_23(i, j) << "\t"; cout <
刚体运动中的旋转通常可以由旋转矩阵，旋转向量和四元数等多种方式表示（具体的转换公式请参见这篇博客），在Eigen库中也有其对应的实现。...本文主要介绍刚体运动时旋转矩阵，旋转向量和四元数的初始化以及相互转换在Eigen中的实现方式。...Eigen库中各种形式的表示如下： 旋转矩阵（3X3）:Eigen::Matrix3d 旋转向量（3X1）:Eigen::AngleAxisd 四元数（4X1）:Eigen::Quaterniond 平移向量...eigen_geometry.cpp) 旋转矩阵（R），旋转向量（V）和四元数（Q）在Eigen中转换关系的总结： 旋转矩阵（R），旋转向量（V）和四元数（Q）分别通过自身初始化自己的方式，也就是第一分部分代码对旋转矩阵...（R），旋转向量（V）和四元数（Q）赋值的第一种方式。
Eigen 矩阵定义 复制代码 #include Eigen/Dense> Matrix A; // Fixed rows and cols...Same as Matrix3d. Matrix B; // Fixed rows, dynamic cols....Matrix3f P, Q, R; // 3x3 float matrix....矩阵分块 复制代码 // Matrix slicing and blocks....Matrix-matrix.
Eigen是一个开源的C++库，主要用来支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。...(Eigen::Matrix3d R); Eigen::Vector3d rotationMatrixToEulerAngles(Eigen::Matrix3d& R); const double ARC_TO_DEG...rotation_matrix1, rotation_matrix2; rotation_matrix1 = Eigen::AngleAxisd(euler_angle[2], Eigen::...::Matrix3d eulerAnglesToRotationMatrix(Eigen::Vector3d& theta) { Eigen::Matrix3d R_x; // 计算旋转矩阵的...err = 1e-6; Eigen::Matrix3d shouldIdenity; shouldIdenity = R * R.transpose(); Eigen::Matrix3d
基本类型的使用 ****************************/ int main( int argc, char** argv ) { // Eigen 中所有向量和矩阵都是Eigen...Eigen::Vector3d v_3d; // 这是一样的 Eigen::Matrix vd_3d; // Matrix3d 实质上是 Eigen::Matrix...for (int j=0; j<3; j++) coutmatrix_23(i,j)<<"\t"; cout<<endl; } // 矩阵和向量相乘...（实际上仍是矩阵和矩阵） v_3d << 3, 2, 1; vd_3d << 4,5,6; // 但是在Eigen里你不能混合两种不同类型的矩阵，像这样是错的 // Eigen...matrix_33.transpose() << endl; // 转置 cout matrix_33.sum() 和
修改函数get_projection_matrix() in main.cpp: 将你自己在之前的实验中实现的投影矩阵填到此处，此时你可以运行....Eigen::Matrix4f get_projection_matrix(float eye_fov, float aspect_ratio, float zNear, float zFar) {...// TODO: Use the same projection matrix from the previous assignments Eigen::Matrix4f projection...= Eigen::Matrix4f::Identity(); float n=zNear,f=zFar; float t=-n*tan(eye_fov/2.0);//Use -n because...7.实现displacement mapping 和Bump mapping相比较，displacement mapping对实际点进行了更新。
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