提取Eigen中Matrix元素等基本操作：Identity()函数、head<n>()函数

最新推荐文章于 2025-10-03 15:06:56 发布
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#Eigen #数据结构

本文介绍了Eigen库中矩阵操作的几个关键点，包括如何正确提取矩阵特定元素，使用Identity()函数初始化单位矩阵，以及head&lt;n&gt;()函数用于提取向量前n个元素的方法。

1.对一个Eigen::Matrix3f类型的数据x，在想提取其第三行第一列元素时：

（1）使用x.row(2).col(0)操作并赋值给一个变量，提示不能将Eigen...类型值赋值过去；

（2）使用x(2,0)操作可以完成提出元素并赋值。

 

2.使用Identity()函数的作用：在定义变量时使用Eigen::Matrix4f x =  Eigen::Matrix4f::Identity();即用单位矩阵对x变量进行了初始化。（参考了https://blog.youkuaiyun.com/yang_q_x/article/details/52383289和https://blog.youkuaiyun.com/caomin1hao/article/details/81358911?utm_source=blogxgwz5）

 

3.head<n>()函数：对变量Eigen::Vector4f x进行x.head<n>()操作表示提取前n个元素。

 

 

Eigen 快速入门
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07-16 507
对固定大小(行，列已知)矩阵进行初始化。
Eigen常用函数
yanzhiwen2的博客
04-08 5776
#include <Eigen/Dense> // 基本用法 // Eigen // Matlab // 注释 x.size() // length(x) // 向量的长度 C.rows() // size(C,1) // 矩阵的行数 C.cols() ...
C++知识点2：Eigen库的使用
qq_41545537的博客
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1 动态矩阵和静态矩阵：动态矩阵是指其大小在运行时确定，静态矩阵是指其大小在编译时确定。 ·MatrixXd：表示任意大小的元素类型为double的矩阵变量，其大小只有在运行时被赋值之后才能知道。 ·Matrix3d：表示元素类型为double大小为33的矩阵变量，其大小在编译时就知道。 例如：Eigen::Matrix4d m_lidar_to_imu：表示44的矩阵变量。其大小在编译时就知道 ...
EigenC++线性代数库入门教程
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10-03 1157
简单来说，Eigen是一个开源的C++模板库，专为线性代数、矩阵运算、向量计算等设计。它的名字来源于德语，意为"特征值"（线性代数中的重要概念）。为什么这么多人喜欢用Eigen？纯头文件实现：只需包含头文件，无需额外链接库文件，超级方便！高性能：底层优化得非常彻底，自动使用SIMD指令集加速（SSE、AVX等）简洁的API：接口设计很直观，几乎和数学公式一样易读灵活性强：从小型嵌入式系统到大型高性能计算，都能胜任免费开源：使用MPL2许可证，商业项目也能放心用。
Eigen::MatrixXf::Indentity
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Eigen::Isometry3d和Matrix4d::Identity的区别
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08-31 1147
是一个特殊的4x4矩阵，用于表示欧几里得空间中的刚体变换，即旋转和平移。它保证了距离的不变性，即变换前后点之间的距离保持不变。这对于许多物理和几何应用来说是非常重要的。它可以用于表示任何线性变换，包括旋转、平移、缩放和剪切等。但是，它没有保证距离的不变性，也没有提供专门的接口来操作旋转和平移。内部使用一个旋转矩阵和一个平移向量来存储变换，这使得操作和组合这些变换更加高效。都是在Eigen库中用于表示变换的类，但它们的用途和性质有所不同。如果你需要表示和操作刚体变换（即旋转和平移），那么。
Eigen库中的Identity()函数作用
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Identity()的使用说明
Eigen::Matrix使用笔记
人无远虑，必有近忧
07-11 8237
include // 基本函数只需要包含这个头文件// 固定了行数和列数的矩阵和Matrix3d一致.// 固定行数.// 和MatrixXd一致.// 按行存储;默认按列存储.// 3x3 float 矩阵.// 3x1 float 列向量.// 1x3 float 行向量.VectorXd v;// 动态长度double型列向量x.size() // length(x) // 向量长度C.rows() // size(C,1) // 矩阵行数。
// WES-ICP优化函数 Eigen::Matrix4f WES_ICP_Optimization( const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>& source, const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>& inter_points, const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>& target, const pcl::PointCloud<pcl::Normal>& target_normals, const Eigen::VectorXf& d, double w_pTp, double w_pTpln) { Eigen::MatrixXf A = Eigen::MatrixXf::Zero(6, 6); Eigen::VectorXf b = Eigen::VectorXf::Zero(6); for (size_t i = 0; i < source.size(); ++i) { const auto& pt = source[i].getVector3fMap(); const auto& inter_pt = inter_points[i].getVector3fMap(); const auto& target_pt = target[i].getVector3fMap(); const auto& normal = target_normals[i].getNormalVector3fMap(); // 构建hat算子矩阵 Eigen::Matrix4f hat; hat << 0, -pt.z(), pt.y(), 1, pt.z(), 0, -pt.x(), 1, -pt.y(), pt.x(), 0, 1, 0, 0, 0, 0; // 点对点部分 Eigen::Vector4f delta_ptp(pt.x() - inter_pt.x(), pt.y() - inter_pt.y(), pt.z() - inter_pt.z(), 0); A += w_pTp * hat.transpose() * hat; b -= w_pTp * hat.transpose() * delta_ptp; // 点对面部分 Eigen::Vector4f n(normal.x(), normal.y(), normal.z(), 0); double delta_ptpln = (pt - target_pt).dot(normal) - d(i); A += w_pTpln * n.transpose() * hat.transpose() * hat * n; b -= w_pTpln * delta_ptpln * hat.transpose() * n; } // 解线性系统 Eigen::VectorXf x = A.ldlt().solve(b); // 指数映射到SE(3) Eigen::Matrix4f T = Eigen::Matrix4f::Identity(); double angle = x.head<3>().norm(); if (angle > 1e-10) { T.block<3, 3>(0, 0) = Eigen::AngleAxisf(angle, x.head<3>().normalized()).toRotationMatrix(); } T.block<3, 1>(0, 3) = x.tail<3>(); return T; } 这个代码输出结果为空，请修改正确
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Eigen::Matrix<float, 1, 6> n_block = n_homogeneous.transpose() * hat_extended; A2 = n_block.transpose() * n_block; A += w_pTpln * A2; b -= w_pTpln * delta_ptpln * hat_extended.transpose() * n_...
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Eigen基本介绍 来自: https://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/47378515. Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库。 Eigen采用源码的方式提供给用户使用，在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。之所以采用这种方式，是因为Eigen采用模板方式实现，由于模板函数不支持分离编译，所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用。 矩阵的定义：Eigen中关于矩阵类的模板函数中，共有六个模板参数，常用的只
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【代码】Eigen变换矩阵的几种用法Matrix4f、Affine3f。
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C.resize(rows,cols) //将C矩阵重新定义大小为rows x cols 的矩阵，但是假如其中C的大小不符合重新定义的矩阵将会出错，一般使用在动态定义矩阵中，如Matrix B;分别对应矩阵的转置矩阵，共轭矩阵，伴随矩阵，使用时也只需要在矩阵后面家“.transpose()”即可，如x.transpose()C.fill(num) //将矩阵C的数据全部改为num。
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前言Eigen是一个高层次的C ++库，有效支持 得到的线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。配置关于Eigen库的配置只需要在属性表包含目录中添加Eigen路径即可。 例子Example 1：#include <iostream> #include <Eigen/Dense>void main() { Eigen::MatrixXd m(2, 2); /
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Eigen是以线性代数和矩阵理论为基础的数值计算库。在Eigen中所有的矩阵和向量都是Matrix模板类的对象，向量只是一种特殊的矩阵，默认向量是列向量。Array类的很多操作与Matrix类似，所以本章中介绍的部分操作也适用于Array。
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转自：http://blog.youkuaiyun.com/yuxiangyunei/article/details/50220287 from：http://eigen.tuxfamily.org/dox/AsciiQuickReference.txt Eigen 矩阵定义 [cpp] view plain copy #include   
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weixin_45561357的博客
02-24 3543
eigen基础操作
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