Eigen::VectorXf coeff;

时间: 2024-06-04 07:08:51 浏览: 73
GZ

自己向量类Vector

这段代码定义了一个 Eigen 库中的向量 coeff。其中，VectorXf 表示一个动态大小的浮点数向量，即向量的大小可以在运行时动态调整。在定义时没有指定向量的大小，需要在后面使用 resize() 函数来调整向量的大小。例如，可以使用 coeff.resize(7) 来将向量的大小设置为 7。
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eigen::vectorxf

eigen::VectorXf 是Eigen库中的一个类，表示一个大小可变的向量，其中X表示该向量的维度是动态的，可以在运行时确定。例如，eigen::VectorXf v(3) 将创建一个大小为3的动态向量v。可以使用v[0]、v[1]、v[2]访问该...

Eigen::VectorXf

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Eigen::VectorXf FitterLeastSquareMethod(vector<float> &X, vector<float> &Y, uint8_t orders) { // abnormal input verification if (X.size() < 2 || Y.size() < 2 || X.size() != Y.size() || orders < 1) exit(EXIT_FAILURE); // map sample data from STL vector to eigen vector Eigen::Map<Eigen::VectorXf> sampleX(X.data(), X.size()); Eigen::Map<Eigen::VectorXf> sampleY(Y.data(), Y.size()); Eigen::MatrixXf mtxVandermonde(X.size(), orders + 1); // Vandermonde matrix of X-axis coordinate vector of sample data Eigen::VectorXf colVandermonde = sampleX; // Vandermonde column // construct Vandermonde matrix column by column for (size_t i = 0; i < orders + 1; ++i) { if (0 == i) { mtxVandermonde.col(0) = Eigen::VectorXf::Constant(X.size(), 1, 1); continue; } if (1 == i) { mtxVandermonde.col(1) = colVandermonde; continue; } colVandermonde = colVandermonde.array()*sampleX.array(); mtxVandermonde.col(i) = colVandermonde; } // calculate coefficients vector of fitted polynomial Eigen::VectorXf result = (mtxVandermonde.transpose()*mtxVandermonde).inverse()*(mtxVandermonde.transpose())*sampleY; return result; } 详细解释以上代码，并说明原理

然后通过Eigen库的Map功能将输入的STL vector映射为Eigen库的VectorXf类型，方便后续矩阵计算。 接下来，代码构建了Vandermonde矩阵mtxVandermonde，该矩阵的行数为样本数据的个数，列数为orders + 1。Vandermonde...

Eigen::VectorXf &shot

Eigen::VectorXf &shot is a reference to an Eigen::VectorXf object named shot. This means that any changes made to shot through shot will also be reflected in the original Eigen::VectorXf ...

eigen::vectorxf怎么初始化

你可以使用以下两种方法来初始化eigen::VectorXf： 1. 使用构造函数初始化： c++ eigen::VectorXf vec1(3); // 创建一个3维的向量 vec1 , 2, 3; // 使用左移操作符赋值 2. 使用setZero()函数初始...

Eigen::VectorXf RoadEdgeDetection::fitPolyNomial(const Eigen::VectorXf &xvals, const Eigen::VectorXf &yvals, int order) { assert(xvals.size() == yvals.size()); assert(order >= 1 && order <= xvals.size() - 1); Eigen::MatrixXf A(xvals.size(), order + 1); for (int i = 0; i < xvals.size(); i++) { A(i, 0) = 1.0; } for (int j = 0; j < xvals.size(); j++) { for (int i = 0; i < order; i++) { A(j, i + 1) = A(j, i) * xvals(j); } } auto Q = A.householderQr(); auto result = Q.solve(yvals); return result; }

这段代码实现了多项式拟合算法的具体计算过程。给定点集中的 x 和 y 坐标，以及要拟合的多项式阶数，该函数返回拟合出的多项式系数。具体来说，它将点集中的 x 值和多项式阶数作为参数，构造了一个 (n+1) 行 m 列的...

Eigen::VectorXf .szie()

以下是使用size()函数获取Eigen::VectorXf向量大小的示例： cpp #include #include <Eigen/Dense> int main() { Eigen::VectorXf vec(3); vec , 2.0, 3.0; int size = vec.size(); std::cout 向量...

如何对Eigen::VectorXf &shot中shot的值进行输出

要输出Eigen::VectorXf类型的对象shot的值，您可以使用std::cout和运算符重载来实现。请注意，Eigen::VectorXf是一个向量类，因此您需要使用循环语句逐个输出向量的每个元素。以下是一个简单的示例代码，...

Eigen::Vector3f eulerAngle(-det.yaw, 0.0, 0.0); Eigen::AngleAxisf rollAngle(Eigen::AngleAxisf(eulerAngle(2), Eigen::Vector3f::UnitX())); Eigen::AngleAxisf pitchAngle(Eigen::AngleAxisf(eulerAngle(1), Eigen::Vector3f::UnitY())); Eigen::AngleAxisf yawAngle(Eigen::AngleAxisf(eulerAngle(0), Eigen::Vector3f::UnitZ())); const Eigen::Quaternionf bboxQ1(yawAngle * pitchAngle * rollAngle); Eigen::Vector4f q = bboxQ1.coeffs();

这段代码使用了Eigen库中的Vector3f和Quaternionf类，用于计算欧拉角和四元数。具体来说，它将欧拉角(-det.yaw, 0.0, 0.0)分别绕x、y、z轴旋转，得到对应的三个旋转矩阵rollAngle、pitchAngle、yawAngle，再将它们...

Eigen::Vector3d ea0(Eular[1] * M_PI / 180.0, Eular[0] * M_PI / 180.0, Eular[2] * M_PI / 180.0); Eigen::Matrix3d R; R = Eigen::AngleAxisd(ea0[0], ::Eigen::Vector3d::UnitX()) * Eigen::AngleAxisd(ea0[1], ::Eigen::Vector3d::UnitY()) * Eigen::AngleAxisd(ea0[2], ::Eigen::Vector3d::UnitZ()); Eigen::Quaterniond q; q = R;

首先，通过Eular数组表示欧拉角，将角度值转换成弧度值并用Eigen::Vector3d类型的变量ea0存储。接着，通过Eigen::AngleAxisd()函数将欧拉角转换成旋转矩阵R。最后，通过Eigen::Quaterniond()函数将旋转矩阵R转换成...

Matrix<float, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> aa = Map<Matrix<float, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor>>(H,num,num);

Matrix, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>表示一个动态大小的浮点数矩阵，其中Eigen::Dynamic用于指示矩阵的行数和列数可以在运行时确定。 Map, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor>>是Eigen库中的一...

Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> data_crop = tensor_map.slice( Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{0, 0, 20}, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{dimx, dimy, 250}); 翻译

这是一段 C++ 的代码，它使用了 Eigen 库中的 Tensor 类型。 这段代码定义了一个三维的 Tensor 对象 data_crop，其中存储了 uint8_t 类型的数据。这个 Tensor 对象是按行存储的，也就是说它的最后一个维度是行。 ...

Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> map_data(const Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>& data_map, const int axis_num){ Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> max_vals = data_map.maximum(Eigen::array<int, 1>{axis_num}).eval(); Eigen::Tensor<uint8_t, 0, Eigen::RowMajor> minval = max_vals.minimum(); Eigen::Tensor<uint8_t, 0, Eigen::RowMajor> maxval = max_vals.maximum(); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> subtract(max_vals.dimensions()); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> divide(max_vals.dimensions()); subtract.setConstant(minval.data()[0]); divide.setConstant(maxval.data()[0]); max_vals = max_vals - subtract; Eigen::Tensor<float, 2, Eigen::RowMajor> output_tensor = max_vals.cast<float>().binaryExpr(divide, [](float x, uint8_t y){ if(0 == y) return (float)0.0; return (float)(x/y); }); return (output_tensor*(float)255.0).cast<uint8_t>(); }

这段代码实现了一个名为map_data的函数，使用Eigen库，返回一个二维uint8_t类型的张量。该函数有两个参数：一个三维uint8_t类型的张量data_map和一个整数类型的axis_num，表示需要保留的维度编号。函数的作用是将...

D:\ZBY\ZBYQT\VarTst\main.cpp:41: error: cannot convert 'const Eigen::Product<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, -1, false> >, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false>, 0>' to 'Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 1>::Scalar {aka double}' in assignment y_new(i) = Y(Y.rows() - 1, 0) * X.block(X.rows() - k + i - 1, 0, 1, Y.cols()) * beta.segment(i * Y.cols(), Y.cols()); ^

这个错误是由于类型不匹配导致的，原因是在计算y_new时，表达式的类型被推断为一个Eigen Product对象，而不能直接赋值给y_new的元素，需要通过调用Product的value()方法来获取结果。下面是修改后的代码： c++ #...

//对数据部分进行裁剪，取出指定类型 Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> data_crop = tensor_map.slice( Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{0, 0, 20}, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{dimx, dimy, 250}); 翻译这段代码

这些参数通过两个Eigen::array数组传递给了slice()函数，第一个数组指定了裁剪的起始位置，第二个数组指定了裁剪的终止位置。 最终，裁剪后的结果被保存到了名为data_crop的新张量中，这个张量的数据类型是uint8_t...

C:\Libraries\Eigen3\include\eigen3\unsupported\Eigen\CXX11\src\Tensor\TensorExpr.h:153: error: C2825: 'RhsXprType': 当后面跟“::”时必须为类或命名空间 c:\libraries\eigen3\include\eigen3\unsupported\eigen\cxx11\src/Tensor/TensorBase.h(33): note: 参见对正在编译的 类 模板 实例化 "Eigen::internal::traits<Derived>" 的引用 with [ Derived=Eigen::TensorCwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<unsigned char,unsigned char>,const Eigen::Tensor<uint8_t,2,1,Eigen::DenseIndex>,const float> ] c:\libraries\eigen3\include\eigen3\unsupported\eigen\cxx11\src/Tensor/TensorExpr.h(197): note: 参见对正在编译的 类 模板 实例化 "Eigen::TensorBase<Eigen::TensorCwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<unsigned char,unsigned char>,const Derived,const float>,0>" 的引用 with [ Derived=Eigen::Tensor<uint8_t,2,1,Eigen::DenseIndex> ] ..\octDemo\algorithm.cpp(30): note: 参见对正在编译的 类 模板 实例化 "Eigen::TensorCwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<unsigned char,unsigned char>,const Derived,const float>" 的引用 with [ Derived=Eigen::Tensor<uint8_t,2,1,Eigen::DenseIndex> ]

这是一个编译错误，看起来是在使用 Eigen 库的 TensorExpr.h 和 TensorBase.h 时出现了问题。错误信息提示了一些相关的类模板实例化的引用。可能的原因包括你的代码中使用了不兼容的 Eigen 版本，或者代码中的一些...
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