Eigen是一个只有头文件的轻量级C++矩阵运算库,便于在移动设备或嵌入式设备使用。
官方文档:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html
构造一个矩阵:
MatrixXf XX(sizeof(down_lips)/sizeof(down_lips[0]), 1);
用数组构造Matrix矩阵:
float pointX[sizeof(down_lips)/sizeof(down_lips[0])] = {0};
Map<Matrix<float, sizeof(down_lips)/sizeof(down_lips[0]), 1> > X(pointX);
返回矩阵的最值
float left = X.minCoeff();
float right = X.maxCoeff();
矩阵的每一个元素都减去一个标量(就是向量和标量的标量)
X = X.array() - mx;
矩阵对应元素相乘:
XX = X.array().cwiseProduct(X.array());
求矩阵均值:
float dx2 = XX.mean();
矩阵拼接
MatrixXf M(X.rows(), X.cols()+Y.cols()); // 7 rows, 2 cols
M << X, Y;
换个方向拼接:
MatrixXf M(X.rows()+Y.rows(), X.cols()); // 14 rows, 1 cols
M << X, Y;
计算两个矩阵的内积:
t = M_PINV * RHS;
取矩阵某一个元素的值:
float ax = t.block(0,0,1,1).value();
使用Eigen计算伪逆矩阵(https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p/8892681.html):
template<typename _Matrix_Type_>
_Matrix_Type_ pseudoInverse(const _Matrix_Type_ &a, double epsilon =
std::numeric_limits<double>::epsilon())
{
Eigen::JacobiSVD< _Matrix_Type_ > svd(a ,Eigen::ComputeThinU | Eigen::ComputeThinV);
double tolerance = epsilon * std::max(a.cols(), a.rows()) *svd.singularValues().array().abs()(0);
return svd.matrixV() * (svd.singularValues().array().abs() > tolerance).select(svd.singularValues().array().inverse(), 0).matrix().asDiagonal() * svd.matrixU().adjoint();
}
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