Eigen入门系列 —— Eigen::Matrix数据的读写、访问、替换

Eigen入门系列 —— Eigen::Matrix数据的读写、访问、替换


前言

随着工业自动化、智能化的不断推进,机器视觉(2D/3D)在工业领域的应用和重要程度也同步激增(识别、定位、抓取、测量,缺陷检测等),而针对不同作业场景进行解决方案设计时,通常会借助PCL、OpenCV、Eigen等简单方便的开源算法库进行方案的快速验证和迭代以满足作业场景下的目标需求。

为了让对工业机器视觉方向感兴趣的同学能够少走一些弯路,故推出了此一系列简易入门教程示例,让初次使用者能够最简单直观地感受到当前所用算法模块的执行效果。

后续会逐步扩增与工业机器视觉相关的一些其它内容,如:

项目案例剖析场景数据分析基础算法模块相机评测 等;

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程序说明

展示Eigen::Matrix数据的读写、访问、替换;
data()、block<rows, cols>(startRow, startCol);

输出结果

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代码示例

/*
 * @File: read_data.cpp
 * @Brief: eigen course
 * @Description: 展示Eigen::Matrix数据的读写
 * @Version: 0.0.1
 * @Author: MuYv
 */
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>



int main(int argc, char** argv){
    // Eigen::Matrix为模板类,可自由定义不同维度的矩阵,
    // 此处仅展示较为常用的几种数据类型,其它定制化需求类型的使用,可以此类推;

    // 自定义创建5x5的矩阵,模板参数依次为:数据类型,行数,列数;
    Eigen::Matrix<float, 5, 5> matrix_5f;
    // 使用常数值进行初始化填充;
    matrix_5f = Eigen::Matrix<float,5,5>::Constant(0.0f);
    std::cout<<"matrix_5f constant init:\n"<<matrix_5f<<std::endl;
    
    // 使用‘(row,col)’来访问数据
    matrix_5f(0,0) = 66.66f;
    matrix_5f(0,4) = 88.88f;
    matrix_5f(2,2) = 77.77f;
    std::cout<<"matrix_5f (row,col):\n"<<matrix_5f<<std::endl;
    
    // 使用data()访问数据
    auto data = matrix_5f.data();
    // 注意,Eigen中data数组在存储数值时,是以列优先存储
    data[0] = 6.6f;
    data[12] = 7.7f;
    data[20] = 8.8f;
    std::cout<<"matrix_5f data():\n"<<matrix_5f<<std::endl;

    // 整体数据块替换
    Eigen::Matrix3f change_block = Eigen::Matrix3f::Constant(3);
    // block<rows,cols>(startRow,startCol)
    matrix_5f.block<3,3>(0,0) = change_block;
    std::cout<<"matrix_5f block<rows,cols>(startRow,startCol):\n"<<matrix_5f<<std::endl<<std::endl;

    // 常用数据类型
    // 2x1 列向量
    Eigen::Vector2f vector_2f(1.0f, 2.0f);
    std::cout<<"vector_2f:\n"<<vector_2f<<std::endl;
    // 对于列向量,使用‘[index]’访问数据
    vector_2f[0] = 6.6f;
    std::cout<<"vector_2f [index]:\n"<<vector_2f<<std::endl<<std::endl;

    // 3x1 列向量
    Eigen::Vector3f vector_3f(1.0f, 2.0f, 3.0f);
    std::cout<<"vector_3f:\n"<<vector_3f<<std::endl;
    // 对于列向量,使用‘[index]’访问数据
    vector_3f[0] = 6.6f;
    vector_3f[1] = 7.7f;
    vector_3f[2] = 8.8f;
    std::cout<<"vector_3f [index]:\n"<<vector_3f<<std::endl<<std::endl;


    return 0;
}

<think>好的,我需要帮助用户了解Eigen库中ArrayXd类的block函数用法。首先,我应该回忆Eigen库的基本结构。Eigen中的Array和Matrix类都有block操作,但用户提到的是ArrayXd,属于数组类,不是矩阵类。block函数用于提取数组或矩阵的一部分。 接下来,我需要确认ArrayXd是否有block函数。根据Eigen的文档,Array类确实有block方法,类似于Matrix类。但参数可能有所不同,需要具体说明。例如,Matrix类的block函数需要起始行、列和块的大小,而Array可能类似。 然后,考虑用户需要示例代码和文档说明。我应该提供一个简单的例子,展示如何创建一个ArrayXd对象,并使用block函数提取子数组。同时,需要指出参数的起始位置和块的大小。例如,arr.block(2, 3)可能表示从索引2开始,提取3个元素。 另外,要注意Array和Matrix在block操作中的区别。例如,Matrix的block是二维的,需要行和列参数,而ArrayXd是一维数组,所以block只需要起始索引和元素个数。可能需要提醒用户这一点,避免混淆。 还需要确认block函数的参数顺序。在Eigen中,对于向量或一维数组,block通常接受起始索引和元素个数作为参数。例如,对于VectorXd或ArrayXd,block(start, n)表示从start开始取n个元素。 然后,检查是否有官方文档的引用。Eigen的文档中提到,block操作返回一个子数组的视图,可以用于读写原数组的数据。需要强调这一点,说明修改block返回的数组会影响原数组,这可能对用户很重要。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解。例如,如何修改子数组、性能注意事项,或与其他切片方法的对比。这些问题可以引导用户进一步探索。 总结步骤:解释block函数的用途,提供示例代码,说明参数含义,注意事项,并生成相关问题。确保回答准确,参考Eigen文档,避免错误。</think>### Eigen::ArrayXd中block函数用法详解 在Eigen库中,`ArrayXd::block`函数用于从一维数组中提取连续的子数组。与`MatrixXd`不同,`ArrayXd`的block操作仅需指定**起始索引**和**元素个数**两个参数,语法为: $$ \text{array.block(start, count)} $$ #### 基础用法示例 ```cpp #include <Eigen/Dense> #include <iostream> int main() { Eigen::ArrayXd arr(6); arr << 1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5, 6.6; // 提取从索引2开始的3个元素 Eigen::ArrayXd sub = arr.block(2, 3); std::cout << "Sub-array:\n" << sub << std::endl; // 修改子数组会影响原数组 sub *= 2; std::cout << "Modified original array:\n" << arr << std::endl; return 0; } ``` #### 输出结果 ``` Sub-array: 3.3 4.4 5.5 Modified original array: 1.1 2.2 6.6 8.8 11 6.6 ``` #### 关键特性说明 1. **视图特性**:返回的是原数据的引用视图,修改子数组会直接影响原数组 2. **参数范围验证**:若`start + count`超过数组长度会触发断言错误 3. **性能优化**:与`segment()`方法完全等效,底层实现采用相同的内存访问方式[^1] #### 与矩阵block的对比 ```cpp // MatrixXd需要二维参数 MatrixXd mat(3,3); mat.block(1,1,2,2); // 起始行1,起始列1,块行数2,块列数2 // ArrayXd只需一维参数 ArrayXd arr(6); arr.block(2,3); // 起始索引2,元素个数3 ```
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