Eigen::Transform<Scalar, 3, Eigen::Isometry>

时间: 2024-04-27 09:22:05 浏览: 163
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RcppEigen：Eigen模板线性代数库的Rcpp集成

这是一个 Eigen 库中的类型，表示一个 3D 空间中的等距变换。其中，模板参数 Scalar 表示变换矩阵中实数的类型，通常为 float 或 double 等浮点数类型。第二个参数 3 表示表示该变换是在三维空间中进行的。第三个参数 Eigen::Isometry 表示该变换是等距变换，即既包含平移又包含旋转的变换。该类型的实例通常用于表示相机的位姿、点云的位姿等等。
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template<typename Scalar> using Isometry3 = Eigen::Transform<Scalar, 3, Eigen::Isometry>;

它的定义是Eigen::Transform<Scalar, 3, Eigen::Isometry>，表示一个三维的等距变换（Isometry）矩阵，其中使用了模板参数Scalar，表示矩阵中元素的类型。 在Eigen库中，Transform类表示一个仿射变换或者等距...

Eigen::aligned_allocator<Eigen::Isometry3d>>

Eigen::aligned_allocator<Eigen::Isometry3d>>是一个用于管理Eigen库中Isometry3d类型的内存分配器。\[1\]在C++11标准中，aligned_allocator用于管理C++中的各种数据类型的内存方法是一样的，可以省略不写。但是在...

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...

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()); ^

#include <Eigen/Dense> //需要Eigen库支持 using namespace std; using namespace Eigen; int main() { //数据准备 vector<vector<double>> data = {{1.0, 2.0, 3.0}, {4.0, 5.0, 6.0}, {7.0, 8.0, 9.0}, {10.0...

std::vector<Vector2<Scalar>, Eigen::aligned_allocator<Vector2<Scalar>>> observations;

该容器存储了类型为 Vector2<Scalar> 的对象，它们使用了 Eigen::aligned_allocator 进行内存分配。 由于 Eigen::aligned_allocator 是一个对齐内存分配器，因此分配的内存按照特定的对齐方式进行对齐，从而...

没有从“const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>,Eigen::Array<double,-1,1,0,-1,1>>”到“const Eigen::Block<const Derived,-1,1,true>”的转换 with [ Derived=Eigen::Array<double,-1,-1,0,-1,-1> ] ..\octDemo\algorithm.cpp(365): note: 没

#include <Eigen/Core> #include <cmath> Eigen::ArrayXXd crop_pointcloud(Eigen::ArrayXXd data_crop, double x_o, double y_o, double x_i, double y_i, double R_o, double R_i, int z_critical) { const int ...

template<typename Scalar> using Quaternion = Eigen::Quaternion<Scalar>;

它的作用是将Eigen库中的Quaternion类型（四元数类型）用Scalar类型进行实例化，从而得到一个新的类型Quaternion，该类型的实例化使用的是Scalar类型。 在这里，typename Scalar是一个模板形参（template parameter...

template<typename Scalar> struct featureTrack { size_t feature_id{}; std::vector<Vector2<Scalar>, Eigen::aligned_allocator<Vector2<Scalar>>> observations; std::vector<size_t> cam_state_indices; // state_ids of cam states corresponding to observations bool initialized = false; Vector3<Scalar> p_f_G; };

- observations: 特征点在不同相机状态下的观测，类型为 std::vector<Vector2<Scalar>, Eigen::aligned_allocator<Vector2<Scalar>>>，其中 Scalar 是一个可替换的类型参数，用于指定向量的元素类型。...

imuState imu_state_; std::vector<camState> cam_states_; std::vector<camState> pruned_states_; std::vector<Vector3, Eigen::aligned_allocator<Vector3>> map_; imuState imu_state_; std::vector<camState> cam_states_; std::vector<camState> pruned_states_; std::vector<Vector3, Eigen::aligned_allocator<Vector3>> map_;

类中有四个成员变量：一个 imuState 类型的 imu_state_，一个 vector 类型的 cam_states_，一个 vector 类型的 pruned_states_，以及一个 vector 类型的 map_，其中 map_ 的元素类型为 Vector3<S>，并使用 Eigen 库...

Sophus/test/core/test_so2.cpp:99:25: error: implicitly-declared ‘Eigen::Map<Sophus::SO2<float>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >::Map(const Eigen::Map<Sophus::SO2<float>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&)’ is deprecated [-Werror=deprecated-copy]怎么解决

这个错误是因为你使用了已经过时的拷贝构造函数，可以通过以下两种方式解决： 1. 显式声明拷贝构造函数，并在其中使用新的拷贝构造函数： cpp Map(const Map& other) : Base(other.data(), other.length()) ...

/** * @brief Store Quaternion to MAVLink float[4] format * * MAVLink uses wxyz order, wile Eigen::Quaterniond uses xyzw internal order, * so it can't be stored to array using Eigen::Map. */ template <typename _Scalar, typename std::enable_if<std::is_floating_point<_Scalar>::value, bool>::type = true> inline void quaternion_to_mavlink(const Eigen::Quaternion<_Scalar> &q, std::array<float, 4> &qmsg) { qmsg[0] = q.w(); qmsg[1] = q.x(); qmsg[2] = q.y(); qmsg[3] = q.z(); }

这是一个C++模板函数，用于将Eigen库中的四元数转换为MAVLink协议中的四元数数组格式，其中MAVLink协议使用wxyz顺序，而Eigen库中的Quaterniond类使用xyzw内部顺序。该函数使用std::array作为MAVLink四元数数组的...

std::vector<camState> pruned_states_; std::vector<Vector3, Eigen::aligned_allocator<Vector3>> map_;

类中有两个成员变量：一个 vector 类型的 pruned_states_，一个 vector 类型的 map_，其中 map_ 的元素类型为 Vector3<S>，并使用 Eigen 库的 aligned_allocator。 pruned_states_ 存储了被修剪过的相机状态信息，...

using Quaternion = Eigen::Quaternion<Scalar>;

template<typename Scalar> using Quaternion = Eigen::Quaternion<Scalar>; 这行代码的作用是定义了一个模板别名Quaternion，它是一个模板，使用Scalar作为模板参数，表示将Eigen::Quaternion实例化为...

在你上文的代码中，std::cout << "L:\n" << lu.matrixLU().triangularView<Eigen::StrictlyLower>() << std::endl; std::cout << "U:\n" << lu.matrixLU().triangularView<Eigen::Upper>() << std::endl;产生了报错，没有找到接受该类型的右操作数的运算符（或没有可接受的转换）

std::cout << "L:\n" << lu.matrixLU().triangularView<Eigen::StrictlyLower>().toDenseMatrix() << std::endl; std::cout << "U:\n" << lu.matrixLU().triangularView<Eigen::Upper>().toDenseMatrix() << std::...

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...

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::Transform<double, 2, Eigen::Affine> 可以表示刚体变换不

Eigen::Transform<double, 2, Eigen::Affine> 可以表示平移、旋转、缩放和切变等仿射变换，也可以表示刚体变换。刚体变换是一种旋转和平移的组合，可以通过 Eigen::Transform<double, 2, Eigen::Affine> 的旋转矩阵...

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