函数原型：boolcv::eigen ( InputArray src, OutputArray eigenvalues, OutputArray eigenvectors=noArray() ) 解析：src：输入矩阵，只能是CV_32FC1或CV_64FC1类型的方阵（即矩阵转置后还是自己）eigenvalues：输出的特征值组成的向量，数据类型同输入矩阵，排列从大到小eigenvectors：输出的特征向量组成的矩阵，数据类型同输入矩阵，每一行是一个特征向量，对应相应位置的特征值备注：对于非对称矩阵，可以使用cv::eigenNonSymmetric()计算特征值
文章目录查看Eigen版本查看CMake版本查看ceres版本查看OPencv版本查看Eigen版本找到eigen本地目录下的Macros.h头文件查看对应的版本。执行如下命令：sudogedit/usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/util/Macros.h可以看到Eigen的版本查看CMake版本执行如下命令：cmake--version即可看到cmake版本查看ceres版本在ceres解压文件夹内找到package.xml文件，打开即可查看ceres版本。查看OPencv版本输入以下命令:opencv_version即可但到OPencv的版本
本文为入门笔记，详细请看大佬文章，写的非常具体。关于矩阵的左乘右乘详情请看知乎大佬-LpipSam，和知乎大佬-小兔纸的大魔王很详细。欧式变换也称为等距变换(IsometryTransform)，可以看作是维持任意两点距离不变的仿射变换。(Rotatetranslation0T1)\left(\begin{matrix}Rotate&translation\\0^T&1\\\end{matrix}\right)(Rotate0Ttranslation1)0.初始化共两种方法，第一种使用较为频繁。 //设置旋转向量V Eigen::AngleAxisdV(3.1415926/4,Eigen:
本文为入门笔记，详细请看大佬文章，写的非常具体。关于矩阵的左乘右乘详情请看知乎大佬-LpipSam，和知乎大佬-小兔纸的大魔王很详细。欧式变换也称为等距变换(IsometryTransform)，可以看作是维持任意两点距离不变的仿射变换。(Rotatetranslation0T1)\left(\begin{matrix}Rotate&translation\\0^T&1\\\end{matrix}\right)(Rotate0Ttranslation1)0.初始化共两种方法，第一种使用较为频繁。 //设置旋转向量V Eigen::AngleAxisdV(3.1415926/4,Eigen:
Eigen学习文档:矩阵和向量运算本页旨在提供有关如何使用Eigen在矩阵、向量和标量之间执行算术的概述和一些详细信息。介绍Eigen通过重载常见的C++算术运算符（如+、-、*）或通过特殊方法（如dot()、cross()等）提供矩阵/矢量算术运算。对于Matrix类（矩阵和矢量），运算符仅重载以支持线性代数运算。例如，matrix1*matrix2表示矩阵-矩阵乘积，vector+scalar就是不允许的。加减运算加减运算左侧和右侧必须具有相同的行数和列数。它们还必须具有相同的数据类型，因为Eigen不进行自动类型转换。这里的操作是：binaryoperator+asina+bbinary
Eigen是C++的线性代数库，能提供有关矩阵的线性代数运算，还包含解方程等功能。目录0、Eigen库结构导图1、Eigen库安装2、Eigen库矩阵基础（参考）2.1矩阵模板函数 2.2类型2.3赋值与访问2.4调整与操作 2.4运算2.5解方程 3、Eigen库的向量基础3.1 类型与存储3.2 访问与赋值3.3 运算4、Eigen/Geometry（参考文章）4.1旋转向量：Eigen::AngleAxis4.2欧拉角：Eigen::eulerAngles4.3欧式变换：Eigen::Isometry4.4四元数：Eigen::Quaternion4.5转化：5、完整代码5
在matlab中我们可以通过sqrtm()函数实现简单的矩阵开方运算，当使用C++时，可以通过以下函数实现。1、添加头文件：#include"Eigen/Eigen"#include"Eigen/Eigenvalues"2、开方函数：//A为待开方的矩阵，N为A矩阵的行数Eigen::MatrixXdMatrixSqrt(constEigen::MatrixXd&A,intN){//只进行开方，不检查矩阵是否可以开方，当矩阵不能开方时，返回的结果会有错误 Eigen::SelfAdjointEigenSolverMatrixXd>adjoint_eigen_solver((A+A.transp
主要是用来记录自己的学习过程，内容也主要来自于网上的各种资料，然后自己总结而来，参考的资料都以注明，感谢这些作者的分享。如果内容有误，请大家指点。LU分解1理论定义 将矩阵等价为两个矩阵LLL和UUU的乘积，其中LLL和UUU分别是单位下三角矩阵和上三角矩阵，当AAA的前rank(A)阶顺序主子式都不为0时，矩阵AAA可以分解为A=LUA=LUA=LU其中LLL是下三角矩阵，UUU是上三角矩阵。LU分解求线性方程组 对于求解线性方程，将AAA进行LULULU分解，得到L(Ux)=bL(Ux)=bL(Ux)=b，令y=Uxy=Uxy=Ux，则有Ly=bLy=bLy=b，由于LLL是下
今天学习Eigen库，看到示例代码中有这样一行：Matrix3drotation_matrix=Matrix3d::Identity();Matrix3d：Eigen库中typedef的数据类型，即“3*3矩阵（d表示矩阵内部数据类型为double类型）”rotation_matrix：该3*3矩阵的变量名Matrix3d::Identity()：在定义该矩阵变量时，创建一个同尺寸同数据类型的单位阵，对其初始化。
1.Matrix类在Eigen，所有的矩阵和向量都是Matrix模板类的对象，Vector只是一种特殊的矩阵（一行或者一列）。Matrix有6个模板参数，主要使用前三个参数，剩下的有默认值。MatrixtypenameScalar,intRowsAtCompileTime,intColsAtCompileTime>Scalar是表示元素的类型，RowsAtCompileTime为矩阵的行，ColsAtCompileTime为矩阵的列。库中提供了一些类型便于使用，比如：typedefMatrixfloat,4,4>Matrix4f;2.Vectors向量列向量typedefMatrixfloat
