Eigen::RowMajor
时间: 2023-08-19 10:06:38 浏览: 144
Eigen::RowMajor是Eigen库中的一种数据存储顺序,表示矩阵或向量中的元素按行存储。与之相对的是Eigen::ColMajor,表示元素按列存储。RowMajor和ColMajor在性能上有所不同,具体取决于操作和平台。在大多数情况下,使用默认的ColMajor即可,但在一些特殊情况下,使用RowMajor会更高效。可以通过Eigen::Matrix< T, rows, cols, Eigen::RowMajor >定义一个按行存储的矩阵。
相关问题
Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> 怎么转换成cv::Image
您可以使用OpenCV的cv::Mat类来将Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor>转换为cv::Mat。以下是一个示例代码:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor>
using namespace cv;
int main()
{
Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> tensor(100, 100);
// 填充tensor数据
// 将Eigen::Tensor转换为cv::Mat
Mat image(tensor.dimension(0), tensor.dimension(1), CV_8UC1, tensor.data());
// 显示图像
namedWindow("Image", WINDOW_NORMAL);
imshow("Image", image);
waitKey(0);
return 0;
}
```
请注意,此处使用Eigen::Tensor的data()函数将数据传递给cv::Mat。由于OpenCV中的矩阵是按行存储的,因此我们需要将Eigen::Tensor的存储顺序设置为Eigen::RowMajor。如果您的Eigen::Tensor存储顺序为Eigen::ColMajor,则需要将cv::Mat的第三个参数设置为CV_8UC1。
Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>>怎么用
Eigen::TensorMap是Eigen库中的一个模板类,用于将一个连续的内存块映射为一个张量。其模板参数为张量的数据类型、张量的维度和张量的存储顺序。
在你的问题中,Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>>表示一个三维的、行优先的uint8_t类型的张量。你可以按照以下步骤使用它:
1.定义一个uint8_t类型的连续内存块。例如,你可以使用以下代码定义一个3x4x5的uint8_t类型的数组:
```
uint8_t data[3*4*5];
```
2.将内存块映射为一个张量。例如,你可以使用以下代码将上述数组映射为一个3x4x5的行优先张量:
```
Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>> tensor(data, 3, 4, 5);
```
这样,你就可以像正常使用张量一样使用这个张量了。例如,你可以使用以下代码访问张量中的某个元素:
```
uint8_t value = tensor(1, 2, 3);
```
注意,你需要保证内存块的连续性和大小与张量的要求相匹配,否则可能会导致程序崩溃或者结果不正确。