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
如何在调整矩阵大小后将新值设置为零？调整矩阵大小后，新值被设置为垃圾值而不是至少设置为零，这真的很奇怪。N=0;Eigen::MatrixXdCO;CO.setZero(3+3*N,3+3*N);std::cout结果 最佳答案 我已经使用conservativeResizeLike()解决了这个问题intNt=0;Eigen::MatrixXdCO;CO.setOnes(3+3*Nt,3+3*Nt);std::cout结果此外，我发现您可以将它们设置为onesEigen::MatrixXd::Ones(3+3*Nt,3+3*Nt)
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
我有一个矩阵，给出如下:std::vector>>A;我想像这样将其映射到Eigen线性代数库:Eigen::Mapmat(A.data(),51,51);但是代码失败了error:nomatchingfunctionforcallto‘Eigen::Map,-1,-1>,1>::有没有办法转换vector的vector，以便Eigen可以使用它？ 最佳答案 Eigen使用连续内存，std::vector也是如此。.但是，外部std::vector包含一组连续的std::vector>，每个指向一组不同的复数(并且可以是不同的长度)
关闭。这个问题需要debuggingdetails.它目前不接受答案。编辑问题以包含desiredbehavior,aspecificproblemorerror,andtheshortestcodenecessarytoreproducetheproblem.这将有助于其他人回答问题。关闭7年前。Improvethisquestion我想将矩阵从Eigen::Matrix4f转换为Eigen::Affine3f有人帮忙吗？谢谢
假设我有一个4DEigen::TensorT。同样，我还有一个4DTensorflow::TensorX，其形状与T相同intsize=T.dimension(0);introws=T.dimension(1);intcols=T.dimension(2);intchannels=T.dimension(3);TensorShapeTS;TS.AddDim(size);TS.AddDim(rows);TS.AddDim(cols);TS.AddDim(size);Tensorx(DT_FLOAT,TS);现在我想把T中的数据放到x中。所以我尝试这样做:x.matrix()()=T;但是
我们正处于portingourcodebase的过程中转到Eigen3.3(所有32字节对齐问题都是一项艰巨的任务)。然而，有几个地方的性能似乎受到了严重影响，这与预期相反(鉴于对FMA和AVX的额外支持，我期待一些加速......)。这些包括特征值分解和matrix*matrix.transpose()*vector产品。我已经编写了两个最小的工作示例来进行演示。所有测试都在最新的ArchLinux系统上运行，使用IntelCorei7-4930KCPU(3.40GHz)，并使用g++版本6.2.1编译。1。特征值分解:使用Eigen3.3.0进行简单的自伴随特征值分解所需的时间是使
我一直在我的软件中使用Eigen，今天我遇到了一个问题，这是由于我使用VisualStudio2013将我的代码从在Windows中构建静态库更改为动态库引起的。此切换的原因是与Eigen无关。我将Eigen嵌入到我自己的库文件中，然后将其本身链接到我的应用程序中。如前所述，这个库直到今天都是一个静态库；我刚刚更新了我的代码库以生成一个DLL文件。进行此更改后，我现在从VisualStudio收到以下错误消息:位于------------------的block由对齐例程分配，使用_aligned_free()(此消息多次弹出，每次都使用不同的地址；我在上面使用了破折号，因为我认为具体
