【正文】 // eig(A)。 // int32(A)()。() // sum(R(:))().sum() // sum(R)().sum() // sum(R, 2) or sum(R39。// Eigen // Matlab() // min(R(:))() // max(R(:))s = (amp。// R = P s() += s。 R = Q。 R = s*P。 or conj(R39。s.Eigen 特殊矩陣生成// Eigen // MatlabMatrixXd::Identity(rows,cols) // eye(rows,cols)(rows,cols) // C = eye(rows,cols)MatrixXd::Zero(rows,cols) // zeros(rows,cols)(rows,cols) // C = ones(rows,cols)MatrixXd::Ones(rows,cols) // ones(rows,cols)(rows,cols) // C = ones(rows,cols)MatrixXd::Random(rows,cols) // rand(rows,cols)*21 // MatrixXd::Random returns uniform random numbers in (1, 1).(rows,cols) // C = rand(rows,cols)*21VectorXd::LinSpaced(size,low,high) // linspace(low,high,size)39。 size didn39。 // 3x3 float matrix.Vector3f x, y, z。m125. *()。18. ,15. 置單位矩陣coutm1_3=\nm1endl。7. //矩陣全部元素置1coutm1_1=\nm1endl。/spanMatrixXfview plaincopyprint?1. MatrixXf4. //4. m3=MatrixXf::Ones(3,3)。將矩陣3行3列初始化為1view plaincopyprint?1. m1=MatrixXf::Zero(3,4)。//建立3行4列的動(dòng)態(tài)矩陣代表plex，矩陣存數(shù)的是復(fù)數(shù)類型數(shù)據(jù)——39?！狹atrix與Array類型變量做乘法也會(huì)有不同，Matrix是矩陣相乘，Array是對(duì)應(yīng)元素相乘?！狦eometry幾何學(xué)的類，有關(guān)轉(zhuǎn)換、平移、進(jìn)位制、2D旋轉(zhuǎn)、3D旋轉(zhuǎn)（四元組和角軸相關(guān)）——LU邏輯單元的類，有關(guān)求逆，求行列式，LU分解解算器（FullPivLU,PartialPivLU)——Cholesky包含LLT和LDLT的喬里斯基因式分解法。namespace先下載，解壓縮： C[4]。*CVectorXfMatrixXf=qr。2. {輸出結(jié)果為：一個(gè)矩陣使用的例子：用矩陣操作完成二維高斯擬合，并求取光斑中心下面的代碼段是一個(gè)使用Eigen的矩陣操作完成二維高斯擬合求取光點(diǎn)的代碼例子，關(guān)于二維高斯擬合求取光點(diǎn)的詳細(xì)內(nèi)容可參考：[cpp]QR15. Q().triangularViewUpper()。7. view plaincopy1. voidendl39。10. (1,4)endl6。4. int2. include獲取從向量的第i個(gè)元素開(kāi)始的n個(gè)元素：(i,n)。is:\n。column13. cout2nd1,2,3,5. {3. using（2）函數(shù)參數(shù)為響應(yīng)行/列的索引，需注意矩陣的行列均以0開(kāi)始。17. }x=12. coutBlock2,namespace詳細(xì)使用情況，可參考下面的代碼段：[cpp]18. }is=matstd::endl。14. std::coutis()*matmat*mat:\nu(1,1),1,5. {3. usingtheHerethe=conjugate(),和15. }v13. vvva6. Matrix2dEigen。view plaincopy1. include19. std::cout17. Vector3da15. aaba10. b8. 3,a。iostream輸出結(jié)果為：a is of size 2x2a is now of size 3x3如何選擇動(dòng)態(tài)矩陣和靜態(tài)矩陣？Eigen對(duì)于這問(wèn)題的答案是：對(duì)于小矩陣（一般大小小于16）的使用固定大小的靜態(tài)矩陣，它可以帶來(lái)比較高的效率，對(duì)于大矩陣（一般大小大于32）建議使用動(dòng)態(tài)矩陣。a()ofview plaincopy1. MatrixXf31. *tmp_B(iPos,3)*log((float)pSrc[i][j])。18. 15. while(iiWidth)iPos12. 0)==6. {5. bool輸出結(jié)果為：1 2 34 5 67 8 9代碼段二（使用下標(biāo)進(jìn)行復(fù)制）[cpp]9。3,view plaincopy1. Matrix3fstd::endl。Here=6. MatrixXdEigen。view plaincopy1. includemendl。(m7. Matrix3dstd。13. }12. coutm8. m6. {4. using2. include)。,（2）矩陣的構(gòu)造函數(shù)中只提供行列數(shù)、元素類型的構(gòu)造參數(shù)，而不提供元素值的構(gòu)造，對(duì)于比較小的、固定長(zhǎng)度的向量提供初始化元素的定義，例如：[cpp]structint矩陣的定義Eigen中關(guān)于矩陣類的模板函數(shù)中，共有6個(gè)模板參數(shù)，但是目前常用的只有前三個(gè)，如下所示：[cpp]C++開(kāi)源矩陣計(jì)算工具Eigen簡(jiǎn)單用法（一）view plaincopy1. _Options,traitsMatrix_Scalar,3. .......view plaincopy1. Vector2d)。Eigen/Densenamespace=9. cout11. vm3. usingm+mm*說(shuō)明：1）代碼段1中MatrixXd表示任意大小的元素類型為double的矩陣變量，其大小只有在運(yùn)行時(shí)被賦值之后才能知道；iostreamm(2,2)。8. m(1,0)11. std::coutmv(0)ism。view plaincopy1. VectorXf3. intInitData(intpSrc=0。j=0。tmp_B(iPos,0)22. j。=24. j++j。29. 32. }a(2,2)。size4. aisx還需特別注意的是：如果特別大的矩陣使用了固定大小的靜態(tài)矩陣則可能造成棧溢出的問(wèn)題本文主要是Eigen中矩陣和向量的算術(shù)運(yùn)算，在Eigen中的這些算術(shù)運(yùn)算重載了C++的+，，*，所以使用起來(lái)非常方便。4。12. std::cout+a+=+==\nv(1,2,3)。viostreama。8. 3,10. std::cout**=*==\nadjoint()來(lái)完成，注意這些函數(shù)返回操作后的結(jié)果，而不會(huì)對(duì)原矩陣的元素進(jìn)行直接操作，如果要讓原矩陣的進(jìn)行轉(zhuǎn)換，則需要使用響應(yīng)的InPlace函數(shù)，例如：transposeInPlace()MatrixXcf::Random(2,2)。matrix3. cout()isendl。matrix輸出結(jié)果為：Here is the matrix a (,) (,) (,) (,)Here is the matrix a^T(,) (,)(,) (,)Here is the conjugate of a (,) (,) (,) (,)Here is the matrix a^*(,) (,)(,) (,)矩陣相乘、矩陣向量相乘矩陣的相乘，矩陣與向量的相乘也是使用操作符*，共有*和*=兩種操作符，其用法可以參考如下代碼：[cpp]namespace2,v(2,0)。Hereu^T*v:\nbymat*mat。mat:\nview plaincopy1. includestd。6. Eigen::MatrixXf3,9. 9,10,11,12,in13. for3。Block(0,0,i,i)下面的代碼段用于演示獲取矩陣的指定行列：[cpp]namespaceHeremRow:12. (2)intoiostreammain()7. v9. cout3()*=(1,4)輸出結(jié)果為：(3) =1233() = 456after 39。QR2()Matrix3dA1,1,1,10. =13. std::endl14. ()std::endlview plaincopy1. bool4. return//QR分解().triangularViewUpper()。Q11. 14. 15. C。=20. C[1]return我的環(huán)境是 WIN7+VS2010 。Eigen。（小科普：Cholesky分解是把一個(gè)對(duì)稱正定的矩陣表示成一個(gè)下三角矩陣L和其轉(zhuǎn)置的乘積的分解）——Householder豪斯霍爾德變換，這個(gè)