C++ eigen库中如何求矩阵的维数,比如Mat型3*3矩阵
时间: 2024-05-04 17:21:26 浏览: 175
在Eigen库中,你可以使用`rows()`和`cols()`方法来获取矩阵的行数和列数。例如,对于一个3x3的矩阵,你可以这样获取其维数:
```cpp
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
int main()
{
Eigen::Matrix3d mat;
std::cout << "Rows: " << mat.rows() << std::endl;
std::cout << "Cols: " << mat.cols() << std::endl;
return 0;
}
```
输出结果为:
```
Rows: 3
Cols: 3
```
相关问题
c++使用Eigen库生成mat格式数据
使用Eigen库生成mat格式数据可以按照以下步骤进行:
1. 安装Eigen库,可以从官网下载或使用包管理器进行安装。
2. 在代码中包含Eigen头文件:
```c++
#include <Eigen/Dense>
```
3. 定义一个Eigen矩阵变量并设置其值:
```c++
Eigen::MatrixXd mat(3, 3);
mat << 1, 2, 3,
4, 5, 6,
7, 8, 9;
```
4. 将矩阵变量写入到mat格式文件中:
```c++
std::ofstream file("matrix.mat", std::ios::out | std::ios::binary);
if (file.is_open()) {
mat.transposeInPlace();
file.write((char*)&mat, sizeof(mat));
file.close();
}
```
这里将矩阵转置后输出,因为mat格式默认按列存储,而Eigen库中的矩阵默认按行存储。
注意要以二进制方式打开文件,并将矩阵变量强制转换为字符指针类型。
5. 最后可以使用Matlab等软件读取生成的mat文件,或者使用MatIO库进行读取:
```c++
#include <matio.h>
mat_t *matfp;
matfp = Mat_Open("matrix.mat", MAT_ACC_RDONLY);
if (matfp) {
matvar_t *matvar;
matvar = Mat_VarRead(matfp, "matrix");
double *data = (double*)matvar->data;
int rows = matvar->dims[0];
int cols = matvar->dims[1];
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
std::cout << data[j*rows+i] << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
Mat_VarFree(matvar);
Mat_Close(matfp);
}
```
这里假设mat文件中的变量名为"matrix"。注意MatIO库中矩阵的存储顺序是按列存储的。
用代码写一个Eigen矩阵运算库在opencv和c++中使用的例子
以下是一个使用Eigen矩阵运算库在OpenCV和C++中的例子:
```c++
#include <iostream>
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Dense>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace Eigen;
int main()
{
// 定义一个3x3的矩阵
Matrix3d mat;
mat << 1, 2, 3,
4, 5, 6,
7, 8, 9;
// 定义一个3x1的向量
Vector3d vec(1, 2, 3);
// 使用Eigen库进行矩阵运算
Vector3d result = mat * vec;
cout << "Result = " << result.transpose() << endl;
// 将Eigen矩阵转换为OpenCV矩阵
cv::Mat cvMat = cv::Mat::zeros(3, 3, CV_64FC1);
cv::eigen2cv(mat, cvMat);
// 使用OpenCV库进行矩阵运算
cv::Mat cvVec = cv::Mat::zeros(3, 1, CV_64FC1);
cvVec.at<double>(0, 0) = 1;
cvVec.at<double>(1, 0) = 2;
cvVec.at<double>(2, 0) = 3;
cv::Mat cvResult = cvMat * cvVec;
cout << "CV Result = " << cvResult.t() << endl;
return 0;
}
```
在这个例子中,我们首先定义了一个3x3的矩阵和一个3x1的向量,然后使用Eigen库进行矩阵运算,得到结果向量。接下来,我们将Eigen矩阵转换为OpenCV矩阵,并定义一个3x1的向量,使用OpenCV库进行矩阵运算,得到结果向量。最后,我们输出了两个结果向量以进行比较。
需要注意的是,我们使用了Eigen库的Matrix3d和Vector3d来定义矩阵和向量,而使用了OpenCV库的cv::Mat来定义OpenCV矩阵。我们还使用了Eigen库的eigen2cv函数将Eigen矩阵转换为OpenCV矩阵。