C++ 矩阵求逆(Eigen&DIY)-圆柱拟合

最新推荐文章于 2025-01-18 08:39:51 发布

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分类专栏： Lab-C++ 文章标签：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CoomCon/article/details/105189050

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本文涵盖内容：
基于最小二乘法的空间任意方向的圆柱拟合，
以及矩阵求广义逆小知识，分为两个方法实现，一个是Eigen库和自编算法。
最小二乘拟合为发散型题。实现方法千千万，矩阵求逆只是其中一个方法。
20200329主要介绍，Eigen库矩阵求广义逆方法，后续内容慢慢更新

文章目录

1.Eigen库基础知识
2.Eigen求逆算法
3.普通数据与Eigen数据交换

1.Eigen库基础知识

https://blog.youkuaiyun.com/caomin1hao/article/details/81358911

2.Eigen求逆算法


/*
*
*   Eigen 求解广义逆
*
*/
Eigen::MatrixXd pinv(Eigen::MatrixXf  A)
{
   
    Eigen::JacobiSVD<Eigen::MatrixXd> svd(A, Eigen::ComputeFullU | Eigen::ComputeFullV);//M=USV*
    double  pinvtoler =

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PCL 最小二乘拟合圆柱（C++详细过程版）

点云侠的博客

11-23

1824

圆柱拟合步骤主要包括两步: 一是确定柱面模型参数初始值; 二是建立误差方程式求解参数值。本文算法结合主成分分析法与线性最小二乘法，确定圆柱轴线向量( a，b，c) 、圆柱轴线上一点( x1，y1，z1) 、圆柱底圆半径r 这七个柱面模型参数初始值，再建立改进误差方程式，求解参数。

PCL点云处理之主成分分析（PCA）拟合圆柱参数（C++详细介绍）（二百二十六）

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12-16

1454

这个算法的作用是对给定的点云数据进行圆柱拟合，从而得到圆柱的主轴向量、中心点和半径参数。具体来说，该算法的作用包括：输入：点云数据，由一系列三维点组成。点云数据可以从文件中加载得到。计算：通过对输入的点云数据进行计算，包括计算点云的质心、圆柱的主轴向量和圆柱的半径。输出：拟合得到的圆柱参数，包括计算得到的质心、主轴向量和圆柱半径。这些参数可以用于后续的应用，比如机器人导航、三维重建、物体识别等领域。

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很棒的c++矩阵类库，300维方阵求逆一眨眼就算好了

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eigen 矩阵求逆_C++学习笔记——6. Eigen入门（矩阵运算及几何模块）

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「本文介绍了C++中Eigen库的代数运算模块和几何模块，以程序实例演示了常见指令用法。」Eigen是一个高层次开源C ++库，有效支持线性代数、矩阵和矢量运算、数值分析及其相关算法。在SLAM或者VIO研究中，对Eigen库的使用可以说非常多，因此掌握该库是非常重要且基础的能力。下面的内容大量参考了0. Linux系统安装Eigen库在终端输入：sudo apt-get install lib...

eigen 矩阵求逆_使用 Eigen 3.3.3 进行矩阵运算

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4208

Eigen是一个能够进行线性代数运算的C++开源软件包，包含矩阵和矢量操作，Matlab中对矩阵的大多数操作都可以在Eigen中找到。最近需要计算厄米特矩阵的逆，基于LLT分解和LDLT分解，自己写了几个代码，但精度不是很高，所以考虑了使用Eigen，精度和准确性还是蛮高的。网址:http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page1. 如何在...

eigen库安装_C++学习笔记——6. Eigen入门（矩阵运算及几何模块）

weixin_39726873的博客

11-20

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「本文介绍了C++中Eigen库的代数运算模块和几何模块，以程序实例演示了常见指令用法。」Eigen是一个高层次开源C ++库，有效支持线性代数、矩阵和矢量运算、数值分析及其相关算法。在SLAM或者VIO研究中，对Eigen库的使用可以说非常多，因此掌握该库是非常重要且基础的能力。下面的内容大量参考了高翔博士编著的《SLAM十四讲》中对空间刚体运动部分的讲解，在此也强烈推荐一波这本书，语言很亲近，...

基于高斯牛顿法的圆柱拟合与圆锥拟合----C++

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圆柱拟合

【2025最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）

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PCL学习目录。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年4月27日。

数据拟合（二）：最小二乘二维圆拟合的C++实现

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本文详细介绍了最小二乘二维圆拟合的原理，并给出了C++实现代码

Eigen不同的方法来求矩阵的逆的效率

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https://stackoverflow.com/questions/50909385/eigen-linear-solver-for-very-small-square-matrix 矩阵的逆的问题，一般类似求解：Ax=b----------------->x = A-1b 这里给出stackoverflow的一个关于这个求解的的效率的讨论： 4x4矩阵的求逆测试讨论 1 测试的方法以及种类 I am using Eigen on a C++ program for solving linea

基于三维最小二乘法的圆柱基本参数拟合

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基于三维最小二乘法制作，通过三坐标数据点拟合圆柱基本参数，详细算法见说明文档

三维点云的圆柱面拟合

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1. 本文档包含：三维点云文件points.txt和C++项目文件CylinderFitting。 2. 本文档通过对三维点云的圆柱拟合，得到圆柱的半径、圆柱轴线单位方向向量和轴线起始位置三个主要参数。 3. 本文档算法源自“学编程的小蜜蜂”的matlab程序：http://download.youkuaiyun.com/detail/erlongz/5815557

一种关于圆柱面拟合方法的文章，方法很好

05-06

利用主成分分析法和线性最小二乘法确定拟合初值，再利用非线性最小二乘法循环迭代求解圆柱模型参数，实现圆柱面拟合。它的特点在于误差方程式的建立.

两种圆柱体拟合算法的研究

05-02

圆柱拟合是工业测量中的常见问题,文中比较了基于坐标转换和基于点到直线位置关系的两种圆柱拟合算法的拟合原理和解算过程。通过实测数据表明,两种算法均能得到极佳的拟合精度,但基于坐标转换的拟合算法收敛速度更快,求解效率更高。

使用C++与PCL实现的最小二乘拟合圆柱

11-25

使用C++PCL实现的最小二乘拟合圆柱，包含代码和测试数据

C++Eigen库矩阵求逆结果不正常（错误）

qq_39496491的博客

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首先验证了B.transpose()*B，在使用Eigen库时与使用matlab时的计算结果，虽然有细微差异，但随后将Eigen库计算的B.transpose()*B替换matlab中相应部分，matlab计算结果仍可靠，说明不是B.transpose()*B的问题。随后验证了将Eigen库计算的 (B.transpose()*B).inverse()替换matlab中相应部分，发现matlab结果出错，因此确定了是Eigen矩阵求逆有问题。

Eigen库-eigen代数运算(逆，特征值等)

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1 Eigen数据类型 Eigen是一个模板类，基本数据单元为矩阵，它的前3个参数为：数据类型，行，列，如下所示： Eigen::Matrix<float,2,3> matrix_23; Eigen通过tyepdef定义了许多内置类型，不过底层仍然是Eigen::Matrix,如下所示： Eigen::Matrix3d matrix_33 = Eigen::Matrix3d::Zero...

Eigen库矩阵基本操作：转置矩阵，逆矩阵，伴随矩阵，特征值

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#include <iostream> #include "Eigen\Dense" using namespace Eigen; using namespace std; int main() { Matrix3d Mat1; Mat1 << 1, 2, 3, 4, 6, 8, 7, 9, 9; cout <&...

2401_84975241的博客

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点向式：(x-x0）/u =（y-y0）/v=(z-z0) /w ，过点（x0,y0,z0） ,且有（u,v,w)。设空间一点为P(x0,y0,z0)，在直线上找一点Q(x1,y1,z1)，直线的方向向量为:S=(l,m,n)，则d=|PQ叉乘S|/|S|，理由:|PQ叉乘S|为一平行四边形的面积,|S|为其一边.故=|PQ叉乘S|/|S|为平行四边形的高.即为点到直线的距离。

C++实现矩阵求逆及LU分解

"这是一个使用C++编写的矩阵求逆程序，适用于VC环境，通过LU分解来求解线性方程组。程序提供了初始化矩阵、打印矩阵以及计算逆矩阵的功能。" 在计算机科学和数学中，矩阵求逆是一个重要的概念，特别是在线性代数和...