2.2 视觉SLAM 实践：Eigen

2.2 视觉SLAM 实践：Eigen

Eigen 是一个 C++ 开源线性代数库。它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算，还包括解方程等功能。许多上层的软件库也使用 Eigen 进行矩阵运算，包括 g2o、Sophus 等。

1. 安装Eigen

大部分常用的库都已经在 Ubuntu 软件源中提供，不妨先搜索 Ubuntu 的软件源是否已经提供：

rosnoetic@rosnoetic-VirtualBox:~$ sudo updatedb

rosnoetic@rosnoetic-VirtualBox:~$ locate eigen3

Eigen头文件的默认位置在“/usr/include/eigen3”中，如下所示：

如果没有安装Eigen，可以输入如下命令进行安装：

rosnoetic@rosnoetic-VirtualBox:~$ sudo apt-get install libeigen3-dev

2. 编写 eigenMatrix 函数

2.1 创建文件夹

通过终端创建一个名为eigenMatrix的文件夹以保存我们的VSCode项目，在/eigenMatrix目录下打开vscode。

rosnoetic@rosnoetic-VirtualBox:~$ mkdir -p eigenMatrix

rosnoetic@rosnoetic-VirtualBox:~$ cd eigenMatrix/

rosnoetic@rosnoetic-VirtualBox:~/eigenMatrix$ code .

2.2 编写源代码

新建文件eigenMatrix.cpp

在eigenMatrix.cpp粘贴如下代码并保存(Ctrl+S）

#include <iostream>
using namespace std;

#include <ctime>
// Eigen核心部分
#include <Eigen/Core>
// 稠密矩阵的代数运算（逆、特征值等）
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;

#define MATRIX_SIZE 100

/*
本程序演示了Eigen基本类型的使用
*/
int main(int argc, char argv) {
   
    // Eigen中所有向量和矩阵都是Eigen::Matrix，它是一个模板类。它的前三个参数为数据类型、行、列
    // 声明一个 2*3 的float矩阵
    Matrix<float, 2, 3> matrix_23;
    
    // 同时，Eigen通过Typedef提供了许多内置类型，不过底层都是Eigen::Matrix
    // 例如，Vector3d实质上是Eigen::Matrix<double,3,1>，即三维向量
    Vector3d v_3d;
    // 这是一样的
    Matrix<float, 3, 1> vd_3d