eigen库的一些基本使用方法

最新推荐文章于 2025-11-02 13:29:44 发布
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本文深入讲解了Eigen库的基本使用方法，特别聚焦于Map类的功能与应用，为读者提供了丰富的实例和解析，帮助理解Eigen在矩阵操作中的高效用法。
Eigen库安装及使用教程
tutu_hu的博客
06-18 8319
eigen c++库安装及使用教程。
eigen库使用方法.zip
05-24
eigen3源码操作示例程序vs2015程序示例,带说明文档，保证通俗易懂，迅速走入eigen开发大门
Eigen：一个好用的线性代数运算的C++算法库
最新发布
红军不怕远征难，万水千山只等闲
11-02 1540
Eigen是一个高效的C++线性代数模板库，提供矩阵运算、线性方程组求解、特征值计算等功能。作为纯头文件库，它易于集成并支持跨平台使用。核心特性包括：模块化设计（仅包含所需功能）、丰富的API（支持稠密/稀疏矩阵）、几何变换模块以及接近手写代码的性能。安装方式灵活，可通过包管理器或手动配置。使用中需注意编译器优化、固定大小矩阵的优势以及避免混叠问题。适用于科学计算、机器人学、图形学等领域，是C++数值计算的重要工具。
Eigen库的简单实用说明
03-09
这是我在做项目时，给下一届接手的人写的一个关于Eigen库的快速上手手册，主要是针对于项目的应用来写的。当时使用Eigen库的目的是，将Matlab写的，LPCC和MFCC两种声音识别算法，十字形声阵列的MUSIC定位算法，和SVM分类器算法，转换成C++然后移植到到ARM处理器上（操作系统级上的并不是裸机）。而使用Eigen库的原因就是，其能够在编译时进一步优化，而且只需导入头文件即可进行调用，而不像其他的一些库需要安装那么麻烦。这篇使用说明是在2016年7月14日完成的。下面就是关于Eigen矩阵库的使用说明。
Eigen库的学习使用
weixin_44126988的博客
08-30 3768
Eigen的学习使用
Eigen使用
hohoyu的专栏
08-22 1667
Scalar是表示元素的类型，RowsAtCompileTime为矩阵的行，ColsAtCompileTime为矩阵的列，Options表示存储主序（默认是按列存储，可使用RowMajor改为按行存储），MaxRowsAtCompileTime和MaxColsAtCompileTime表示在编译阶段矩阵的上限。2、使用时，只需在VC的附加目录中添加Eigen的路径，并在程序开头使用#include 等即可。头文件在Eigen目录下，源代码在Eigen/src目录下.
精选资源
eigen库使用教程，使用说明文档
05-31
**Eigen库深度解析与使用指南** Eigen库是一个开源的C++矩阵和向量运算库，专为数值计算设计。它提供了高效、灵活且易于使用的接口，广泛应用于机器学习、计算机图形学、信号处理等多个领域。本教程将详细介绍Eigen...
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C++eigen库和dlib库使用笔记.md
08-24
本文详细介绍了Eigen和Dlib两个C++库的功能和基本操作方法，包括Eigen库的安装、基本矩阵运算、特征值和特征向量计算、矩阵分解等内容，以及Dlib库的安装、图像加载处理、特征提取、人脸检测、支持向量机分类和神经...
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Eigen库，直接添加包含使用，不是源码不用编译
12-06
在使用时，开发者只需要在项目中加入Eigen库文件夹，并在源代码中包含对应的头文件路径，之后便可以自由使用库中的各种功能。例如，以下是一个简单的使用示例，展示了如何创建一个矩阵并进行基本操作： ```cpp #...
精选资源
kalmanfilter-cpp:使用Eigen库的C ++基本Kalman过滤器实现
05-09
C ++上的卡尔曼滤波器（本征） 这是使用库在C ++中实现的基本卡尔曼滤波器实现。 它可以直接实现算法，如或在此演示。 该代码的整体结构是从借用，并将其扩展...注意：您可能必须在CMakeLists.txt指定Eigen库的路径。
Eigen 使用指南（入门篇）
小怪物爱吹牛的博客
02-13 2万+
Eigen 使用指南
Eigen库使用介绍
点云兔子的博客
03-31 3109
Eigen是一个C++模板库，提供了高效的线性代数运算和各种矩阵计算功能。它可以帮助你轻松地进行向量运算、矩阵分解、线性方程组求解等操作。当然，还有Eigen库中的四元数（Quaternion）模块，用于处理旋转变换。在三维空间中，旋转通常可以表示为一个四元数。Eigen库提供了Quaternion类，用于存储和操作四元数。// 四元数旋转向量// 旋转矩阵// 从旋转矩阵构造四元数// 四元数插值。
Eigen库完全教程——从入门到入魂
qq_45545158的博客
10-25 1万+
eigen库是C++中的线性代数库，实现了线性代数以及矩阵分析中所有计算方法。既然已经要学eigen库了，想必，线性代数的基本知识肯定是有的。如果你是做三维重建的，那么这个库必学。
Eigen中的基本函数
热门推荐
余弦的专栏
12-01 3万+
Eigen中的基本函数Eigen中矩阵的定义#include <Eigen/Dense> // 基本函数只需要包含这个头文件 Matrix<double, 3, 3> A; // 固定了行数和列数的矩阵和Matrix3d一致. Matrix<double, 3, Dynamic> B; // 固定行数. Matri
Eigen库使用指南(转载)
山城盛夏的博客
06-22 2492
Eigen库使用指南(转载) 目录 Eigen库使用指南(转载) 1.模块和头文件 2. Matrix类 3. 矩阵与向量的运算 4. Array类 5. 块操作 6. 矩阵初始化 7. 归约，迭代器，广播 8. Map类 9. 混淆问题 1.模块和头文件 Core #include<Eigen/Core>，包含Matrix和Array类，基础的线性代数运算和数组操作。 Geometry #include<Eigen/Geometry>，包含旋转，平移，缩
Ubuntu下的Eigen库的安装及基本使用教程
youlinhuanyan的博客
11-17 3153
简介Eigen [1]目前最新的版本是3.4，除了C++标准库以外，不需要任何其他的依赖包。Eigen使用的CMake建立配置文件和单元测试，并自动安装。如果使用Eigen库，只需包特定模块的的头文件即可。基本功能Eigen适用范围广，支持包括固定大小、任意大小的所有矩阵操作，甚至是稀疏矩阵；支持所有标准的数值类型，并且可以扩展为自定义的数值类型；支持多种矩阵分解及其几何特征的求解；它不支持的模块生态系统 [2]提供了许多专门的功能，如非线性优化，矩阵功能，多项式解算器，快速傅立叶变换等。
Eigen库的主要函数及用法
scott198512的博客
10-27 6887
Eigen矩阵运算主要函数
无废话！Eigen库的基本使用代码
qq_52852434的博客
09-26 1685
Eigen库中矩阵的基本操作
Eigen 库简单使用
qq_24649627的博客
01-07 915
首先，献上eigen官方的 网址，一切以官方为准。具体的下载还有安装方法，官方的说明都有，具体这里就不多说了。 1 模块和头文件 Eigen库有一个 Core模块和若干个其他模块组成。每个模块都有对应的头文件，需要使用相应模块的功能的话，就必须 include 对应的头文件。 | Core | | Module Header file Contents Core #in...
Eigen库基本使用
07-16
Eigen库是一个广泛使用的C++模板库，用于进行线性代数运算，如矩阵和向量的操作。它不仅提供了丰富的数学功能，还具有高度优化的性能[^3]。 ### 安装Eigen库 安装Eigen库非常简单，因为它是一个仅需包含头文件的库。你可以通过Git克隆Eigen仓库来获取最新的版本： ```bash $ cd ~ $ git clone https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror ``` 一旦你有了Eigen的源代码，你就可以将它的路径添加到你的项目中，这样编译器就能找到所需的头文件。如果你使用的是像CMake这样的构建系统，那么你可以使用`find_package(Eigen3 REQUIRED)`命令来自动查找Eigen的位置[^4]。 ### 导入Eigen库 为了在你的C++程序中使用Eigen，你需要在相应的源文件顶部包含Eigen的主要头文件或者特定模块的头文件。例如，如果你想使用Cholesky分解，你可以包含特定的模块头文件[^2]。 ```cpp #include "Eigen/Eigen" // 如果需要Cholesky分解，则添加下面这行 #include "Eigen/Cholesky" using namespace Eigen; ``` ### 创建和初始化矩阵与向量 在Eigen中创建和初始化矩阵和向量非常直观。你可以创建固定大小或动态大小的矩阵和向量，并且可以使用多种方式来初始化它们的数据[^1]。 ```cpp // 创建一个3x3的静态浮点型矩阵并初始化为零 Matrix3f m = Matrix3f::Zero(); // 创建一个动态大小的整数向量 VectorXd v(5); // 向量长度为5 // 初始化一个2x2的矩阵 MatrixXd m2(2,2); m2 << 1, 2, 3, 4; ``` ### 基本线性代数操作 Eigen支持各种基本的线性代数操作，包括加法、减法、乘法、除法、标量乘法、矩阵转置和求逆等[^1]。 ```cpp // 矩阵加法 MatrixXd result = m2 + m2; // 标量乘法 MatrixXd scaled = 2 * m2; // 矩阵转置 MatrixXd transposed = m2.transpose(); // 求矩阵的逆 MatrixXd inverse = m2.inverse(); ``` 这些只是Eigen提供的基础功能的一部分。随着对库的深入了解，你会发现更多高级特性和优化技巧，可以帮助你在科学计算和工程应用中更有效地工作。
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