我在我的代码中使用Eigen的MatrixXd矩阵，在某个时候我需要一个3D矩阵。由于Eigen没有三维矩阵类型，因为它只针对线性代数进行了优化，所以我创建了一个MatrixXd类型的指针数组:Eigen::MatrixXd*CVM=newEigen::MatrixXd[100];for(inti=0;i但是，稍后我需要访问这个数组上的值，为此我正在做类似的事情:for(intk=0;kcoeff(i,j)=47;}}}因为b是一个指针而不是MatrixXd本身，b(i,j)显然行不通，所以我改为我正在使用coeff()方法，但是，我收到以下错误:error:assignmentofr
我有一个double组，我想使用Eigen库创建一个4×4矩阵。我还想指定数据以行优先顺序存储。我该怎么做？我已经尝试了以下，但它没有编译:doubledata[16];Eigen::Matrix4dM=Eigen::Map(data,4,4,Eigen::RowMajor); 最佳答案 您需要将行主矩阵类型传递给Map，例如:Map>M(data);那么就可以将M作为Eigen矩阵，修改data的值，例如:M=M.inverse();如果要将数据复制到真正的列主特征矩阵，请执行以下操作:Matrix4dM=Map>(data);当
有人能告诉我到底如何迭代Eigen::RowVectorXf吗？我在网上和文档中查找了3个小时，我所能找到的只有fromthislink我可以通过以下方式访问它:vector(i)vector[i]我有一个:autovec=std::make_shared(rowIndex.size());我想用词频填充它。Eigen::RowVectorXf::InnerIteratorit(vec);it;++it不起作用，并且Eigen::RowVectorXf::Iteratorit(vec);it;++it不存在。唯一似乎有效的是:for(inti=0;irow(0).size();i++)
我在Eigen中有几个转换，形式为平移(Eigen::Vector3f)和旋转(Eigen::Quaternionf)。我想按照我选择的顺序将所有这些转换组合成一个4x4转换矩阵Eigen::Matrix4f。例如，我想按照A、B、C、D、E的顺序应用以下转换:Eigen::Vector3ftranslation_A;Eigen::Quaternionfrotation_B;Eigen::Quaternionfrotation_C;Eigen::Quaternionfrotation_D;Eigen::Vector3ftranslation_E;实现此目标的最简单方法是什么？到目前为止
我发现Eigen矩阵默认是列优先的，这类似于MATLAB，但是如何从cv::Mat初始化Eigen::MatrixXd？下面的代码是我的测试。但是它们都无法编译成功。有人可以给我一些建议吗？或其他一些链接？谢谢。cv::MatA_M=cv::Mat(rows,cols,CV_64FC1);double*A=(double*)A_M.data();typedefMapMapMat;MapMatA_eigen(A,m,n);Eigen::MatrixA_eigen;Eigen::Map>(A,m,n)=A_eigen;更新:double*A=(double*)A_M.data();//m*
我正在做一个从Internet获得的C项目，我正在尝试向该项目添加一些涉及线性代数的函数。在我以前的C++工作中，我通常依赖Eigen来进行线性代数。有没有办法将Eigen用于C项目？如果是，我应该怎么做才能让它发挥作用？(仅仅添加Eigen头文件是不够的，因为例如标准C++文件不会自动包含在内) 最佳答案 Eigen是一个库，它大量使用C++中不存在的功能。因此，它不能直接从C翻译单元使用。但是，您可以将使用Eigen的部分包装在一个单独的共享库中，并公开一个C接口(interface)。这是一个如何编写这样一个库的小例子。图书馆
我正在尝试评估与C++相比，Python的性能有多好。这是我的Python代码:a=np.random.rand(1000,1000)#typeisautomaicallyfloat64b=np.random.rand(1000,1000)c=np.empty((1000,1000),dtype='float64')%timeita.dot(b,out=c)#15.5ms±560µsperloop(mean±std.dev.of7runs,100loopseach)这是我在发布机制中使用Xcode编译的C++代码:#include#include#includeusingnamespa
我已经用谷歌搜索了一段时间，但找不到这个简单问题的答案。在matlab中我可以这样做:rows=[1359];A=rand(10);B=A(rows,:);我如何在eigen中执行此操作？这似乎是不可能的。我发现的最接近的是MatrixXda(10,10);a.row(1);，但我想获得多行/多列。另一位用户也在这里提出了这个问题:Howtoextractasubvector(ofaEigen::Vector)fromavectorofindicesinEigen?，但我认为必须有一些内置的方式来执行此操作，因为我认为这是一个非常常见的操作。谢谢。 最佳答案
我有一个由矩阵组成的图像处理算法，我有自己的矩阵操作代码(乘法、逆...)。但我使用的处理器是ARMCortex-A8处理器，它有用于矢量化的NEON协处理器，因为矩阵运算是SIMD运算的理想情况，我要求编译器(-mfpu=neon-mfloat-abi=softfp)生成NEON我的代码的指令，但编译器没有这样做，然后我也尝试为Matrix操作编写我自己的NEON内在函数代码，但我发现这样做很难。所以，我想到了利用Eigenpromise矩阵运算向量化的库。因此，我立即下载了EigenC++库，并尝试按照他们的教程中的说明使用它，但不幸的是，当我运行他们的exampleprogr
我想在我的GraphSlam中使用nxn矩阵的逆矩阵。我遇到的问题:.inverse()Eigen库(3.1.2)不允许零值，返回NaNLAPACK(3.4.2)库不允许使用零行列式，但允许零值(使用来自ComputingtheinverseofamatrixusinglapackinC的示例代码)Seldon库(5.1.2)由于某种原因无法编译有没有人成功实现了允许负数、零值和零行列式的nxn矩阵求逆代码？有什么好的库(C++)推荐吗？我尝试为GraphSlam计算以下omega:http://www.acastano.com/others/udacity/cs_373_autono
