Eigen::Ref<Mat<T>>的模板参数推导 - 腾讯云开发者社区

(depth_ref_), T21(T21_) { projection = VecVector2d(px_ref.size(), Eigen::Vector2d(0, 0));...* @param depth_ref * @param T21 */ void DirectPoseEstimationMultiLayer( const cv::Mat &img1,...* @param depth_ref * @param T21 */ void DirectPoseEstimationSingleLayer( const cv::Mat &img1,...][1] - cy) / fy, 1); Eigen::Vector3d point_cur = T21 * point_ref; if (point_cur[2] <...---- 附录A和附录B为数学基础，必须掌握附录C～ROS入门：参考之前一篇博文如下：沉迷机器人操作系统的一个理由和四种修仙秘籍 ---- 这只是将全书案例在自己电脑上复现的过程，重点是： SLAM

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视觉里程计原理_视觉定位和里程计辅助定位

= Tcw*P_world_ref 这里 opencv中的 solvePNPransac 求出来的是 T = （R|t）；依据上述公式：所以你要将当前帧3D路标点转化到世界坐标系，应该是左乘：Tcw.inverse...() Mat r, t; 77 // 调用OpenCV 的 PnP 求解r t，可选择EPNP，DLS等方法 78 //solvePnP(pts_3d, pts_...::Isometry3d T_Isometry3d = Eigen::Isometry3d::Identity(); 100 //Eigen::AngleAxisd rot_vec(r.atEigen::Vector3d(t.at(0, 0), t.at(1, 0), t.at(2, 0)) 227 )); 228 optimizer.addVertex...然后，在 t 到 t + 1 时刻，我们又以 t 时刻为参考帧，考虑 t 到 t + 1 间的运动关系。如此往复，就得到了一条运动轨迹。

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eigen使用教程_kafka简单使用

之所以采用这种方式，是因为Eigen采用模板方式实现，由于模板函数不支持分离编译，所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用。...矩阵的定义：Eigen中关于矩阵类的模板函数中，共有六个模板参数，常用的只有前三个。其前三个参数分别表示矩阵元素的类型、行数和列数。...之所以采用这种方式，是因为Eigen采用模板方式实现，由于模板函数不支持分离编译，所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用，不过这也也更方面用户使用和研究。...关于模板的不支持分离编译的更多内容，请参考：http://blog.csdn.net/hjx_1000/article/details/8093701 1、矩阵的定义 Eigen中关于矩阵类的模板函数中...:endl; } 输出结果为： Here is mat*mat: 7 10 15 22 Here is mat*u: 1 1 Here is u^T*mat: 2 2 Here is u^T*v:

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Eigen库学习教程(全)

1.2 CMakeLists.txt编写 eigen库采用模板编程技术，仅由一些头文件组成，运行速度快。...]; 4.矩阵类(The Matrix class) 在Eigen中，所有matrices和vectors都是Matrix模板类的对象。...vectors只是matrices的一种特殊情况，具有1行或1列。 4.1 Matrix的前三个模板参数该矩阵类需要六个模板参数，但一般只需了解前三个参数即可。...关于后面三个参数的详细解释见：点我 Matrix的三个必需模板参数是： Matrix的范数，使用lpNorm ()方法，当求无穷范数时，模板参数p可以取特殊值Infinity，得到的是所有元素的最大绝对值。

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高翔Slambook第七讲代码解读（3d-3d位姿估计）

>& pts1, const vector& pts2, Mat& R, Mat& t ); 以及针对3d-3d的BundleAdjustment函数bundleAdjustment...类的定义内的代码这里就不贴了，其目的在于使用g2o提供的李代数位姿节点，定义一种g2o没有给出模板的3d-3d的边，用来优化关键点的空间3d坐标。...、当前帧图像、前一帧深度、当前帧深度四个额外引入的参数，故argc判别值为5。...R_ * Eigen::Vector3d ( p2.x, p2.y, p2.z ); // convert to cv::Mat R = ( Mat_ ( 3,3 )...= ( Mat_ ( 3,1 ) t_ ( 0,0 ), t_ ( 1,0 ), t_ ( 2,0 ) ); } 在这个子函数中，我们需要完成的任务是通过给定的两组3d点的坐标pts1

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eigen库的使用_eigenvalue

Eigen库使用指南 1.模块和头文件 Core #includeEigen/Core>，包含Matrix和Array类，基础的线性代数运算和数组操作。...Matrix类所有矩阵和向量都是Matrix模板类的对象，Matrix类有6个模板参数，主要使用前三个，剩下的使用默认值。...Array类 Array是个类模板，前三个参数必须指定，后三个参数可选。...// sample Eigen::MatrixXf mat(2,3); Eigen::VectorXf v(2); mat << 1,2,3,4,5,6; v << 0,1; mat.colwise(...Map类 Map类用于利用数据的内在，并将其转为Eigen类型。

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Eigen 使用教程

Eigen 是开源的C++线性代数库，常用在计算机图形学中，之前我们记录了安装使用方法，本文记录常用功能使用方法。...动态矩阵、静态矩阵 Eigen 在编译期间确定尺寸的矩阵为静态矩阵，运行期间确定尺寸的为动态矩阵（数据类型中带有X）选用原则：对于非常小尺寸的矩阵，尽可能使用固定尺寸，特别是小于(大约)16的尺寸...，使用固定尺寸对性能非常有益，因为它允许 Eigen 避免动态内存分配和展开循环; 对于小尺寸在内部，一个固定大小的特征矩阵只是一个普通的数组。...模板类 Eigen 中有几个基础数据结构模板类 Matrix类所有矩阵和向量都是Matrix模板类的对象，Matrix类有6个模板参数，主要使用前三个，剩下的使用默认值。..., Dynamic, 1> VectorXf，使用方法类似 Array类 Array是类模板，前三个参数必须指定，后三个参数可选。

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SLAM初探：Eigen库简单使用

Eigen是一个高层次的C ++库，有效支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。Eigen是一个开源库，从3.1.1版本开始遵从MPL2许可。...固定大小表示编译时，行数和列数是固定的。这时，Eigen不会分配动态内存。这对于比较小的尺寸比较适合，比如16x16。...矩阵和向量类型 Eigen中的所有密集矩阵和向量都是通过Matrix类来表示的。Matrix通过一系列的模板参数来生成具体的类别。...-= mat1; 标量加法/减法： mat3 = mat1 * s1; mat3 = s1 * mat1; mat3 *= s1; mat3 = mat1 / s1; mat3 /= s1; 逐元素的操作...() << endl; cout << x.rowwise().minCoeff() << endl; return 0; } maxCoeff()和minCoeff()函数可以通过设置可选参数

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SLAM程序阅读（第8讲稀疏直接法）

vector& measurements, cv::Mat* gray, Eigen::Matrix3f& intrinsics, Eigen::Isometry3d& Tcw...传入的参数有一个存储Measurement类变量的容器，一个指向Mat类的指针，一个3×3的矩阵，和一个4×4的矩阵，分别存储了特征点的空间位置及灰度信息、当前帧的图像、相机内参、解算出的位姿。...... } virtual void linearizeOplus( ) { ... } }; 这里定义了一个边，继承自BaseUnaryEdge，在模板参数中填入测量值的维度...-t1 ); cout<<"direct method costs time: "<<time_used.count() <<" seconds."...} cv::imshow ( "result", img_show ); cv::waitKey ( 0 ); } return 0; } 同样，输入的参数依然为

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IMU标定（三）确定误差的标定

2.1 代码细节轴偏角、尺度因子、零偏变量如下： /** @brief Misalignment matrix */ Eigen::MatrixT, 3 , 3> mis_mat_;.../** @brief Scale matrix */ Eigen::MatrixT, 3 , 3> scale_mat_; /** @brief Bias vector */ Eigen...3> ms_mat_; 首先，进行加速度计的标定：设重力加速度g_mag_(9.81)，默认前后两帧加速度计三轴加速度分量相等，我们建立如下的残差方程，直接进行迭代优化即可得到加速度计的参数；...integrateGyroInterval( calib_gyro_samples, rot_mat, _T2(dt_) ); Eigen::MatrixT2, 3 ,...k，b参数。

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ROS平台下INDEMIND双目惯性模组运行实时ORB教程及Demo

，在main函数内添加ros初始化，读取配置文件，去畸变，获取参数，校正，ORB_SLAM的启动代码如下： ros::init(argc,argv,"ORB_SLAM2"); ros::NodeHandle...cv::FileNode; struct Camera { Eigen::Matrix4d T_SC; Eigen::Vector2d imageDimension; Eigen...Eigen::Matrix4d T_SC_left; Eigen::Matrix4d T_SC_right; T_SC_left = vecCameras[0].T_SC;...= cv::Mat(3,1,CV_64FC1,t_matrix); } 注：该文件为读取文件的源文件 5..../Examples/Stereo/stereo_euroc命令注意：此时，将获得去畸变之后的参数，把下列参数写入到SDK-Linux/demo_ros/src/ORB_SLAM/src/Tracking.cc

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ceres实现的pnp解算后的位姿优化代码详解

所以这里给出一个常用的代码如下： cv::Mat rvec, t, R; cv::solvePnP(match.pts_3d, match.pts_2d, K, cv::Mat(), rvec...代码格式和上面定义的优化相机内参的代码有类似的地方，因为大多的我们这种不是造轮子的人都是照葫芦画瓢就OK了，比如我们在使用自动求导模板参数时，其参数顺序为: 误差类型，输出维度，输入维度，维度要与前面的...&rvec, cv::Mat &t) { // Attention: cv::Mat::type assert(rvec.type() == CV_64F); assert(t.type...AddResidualBlock 后两个参数为待优化的参数，分别为相机内参合3D点。...AddResidualBlock 后两个参数为待优化的参数，分别为相机对应的旋转和平移量。

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g2o、Eigen、Mat矩阵类型转换

参与和分享的方式：dianyunpcl@163.com Eigen矩阵赋值 1）使用row或者col Eigen::Matrix3d R = Eigen::Matrix3d::Identity();...是typedef Eigen::MatrixEigen::ColMajor> Matrix3D;，即还是使用的Eigen矩阵 g2o::Matrix3D R = g2o::Matrix3D...t << x,y,0; return g2o::SE3Quat(R,t); } Mat->Eigen Eigen::MatrixXd toEigenMatrixXd(const cv::Mat &cvMat...; 4）Mat->Se3 注意对Mat操作使用_T.colRange(0,3).rowRange(0,3).clone()获取矩阵块 Se3::Se3(const cv::Mat &_T) {...); tvec = _T.col(3).rowRange(0,3).clone(); } 5）Mat类型操作 copyTo和colRange使用 Mat Rcd = Mat::zeros(3,3

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eigen库使用_eigen3

Eigen 库的安装 1. Visual Studio 2017 安装 eigen 库 1.1 下载 eigen 库 1.2 配置 1.3 运行测试 1....Visual Studio 2017 安装 eigen 库 1.1 下载 eigen 库 eigen官网下载地址找到自己需要的版本下载，我下载的是3.3.9，箭头指向的 zip。...解压缩得到文件eigen-3.3.9，放到自己想放置的路径下（后面会引用此处的路径）。 1.2 配置在VS 2017中新建一个空项目，取名为“eigen_demo”。...< std::endl; std::cout mat*u_1:\n" mat * u_1 << std::endl; std::cout T...鼠标右击项目 -> 选择属性 -> C/C++ -> 常规 -> 附加包含目录，将解压后的库文件夹所在路径:“ \Eigen 库\eigen-3.3.9 ”添加进去，点击确定。

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【C++】开源：Eigen3线性代数模板库配置使用

title=Main_Page Eigen3 是一个开源的 C++ 模板库，用于线性代数和数值计算。...以下是 Eigen3 的一些主要特点和功能： 1.高性能：Eigen3 通过使用表达式模板技术，能够在编译时进行优化，并产生高度优化的机器码。...4.平台无关性：Eigen3 是一个纯模板库，不依赖于任何特定的硬件或操作系统，因此可以在多个平台上使用和移植。...Eigen; int main() { // 以Xd方式声明一个3x3的矩阵 MatrixXd mat(3, 3); // 将矩阵(0,0)位置元素赋为1.5 mat...(0, 0) = 1.5; cout mat << endl; // 以Matrix方式声明一个5x2的矩阵 Matrix<double

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web3.0卡牌链游项目系统开发源码解决方案（成熟技术）

首先工具函数：将cv的旋转矢量与位移矢量转换为变换矩阵，类型为Eigen::Isometry3d；　　src/slamBase.cpp 　　1//cvMat2Eigen 　　2 Eigen::Isometry3d...cvMat2Eigen(cv::Mat&rvec,cv::Mat&tvec) 　　3{ 　　4 cv::Mat R; 　　5 cv::Rodrigues(rvec,R); 　　6 Eigen:...:Matrix3d r; 　　7 cv::cv2eigen(R,r); 　　8 　　9//将平移向量和旋转矩阵转换成变换矩阵　　10 Eigen::Isometry3d T=Eigen::Isometry3d...>(0,2); 　　18 return T; 　　19} 　　另一个函数：将新的帧合并到旧的点云里：　　1//joinPointCloud 　　2//输入：原始点云，新来的帧以及它的位姿...new PointCloud()); 　　20 voxel.filter(*tmp); 　　21 return tmp; 　　22} 　　另外，在parameters.txt中，我们增加了几个参数

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C++核心准则T.46:要求模板参数最少是正规或半正规的

T.46: Require template arguments to be at least Regular or SemiRegular T.46:要求模板参数最少是正规或半正规的 Reason...防止意外的代码和错误。反正很多用法已经支持这一点。...标记连半正规都没有实现的类型。...原文链接 https://github.com/isocpp/CppCoreGuidelines/blob/master/CppCoreGuidelines.md#t46-require-template-arguments-to-be-at-least-regular-or-semiregular

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OpenCV角点检测源代码分析（Harris和ShiTomasi角点）

Harris角点检测　　根据数学上的推导，可以根据图像中某一像素点邻域内构建的协方差矩阵获取特征值和特征向量，根据特征值建立特征表达式，如下： (αβ) - k(α+β)^2 　　可以根据上式的值得大小来判断该像素点是平坦区域内点...α， t1, β， t2），blockSize为邻域大小，ksize为sobel求取微分时的窗口大小。　　...,int borderType=BORDER_DEFAULT ) 　主要介绍一下op_type这个参数，该参数是一个枚举值，有三个值可以选择（MINEIGENVAL， HARRIS， EIGENVALSVECS...eigen2x2(cov, dst, size.width); } } 　　该函数中调用eigen2x2（）函数计算每个像素点处协方差矩阵的2个特征值和2个特征向量，协方差矩阵为如下形式...eigen2x2（）函数如下：2x2矩阵特征值和特征向量的计算，有线性代数基础的都学过，就不再赘述 static void eigen2x2( const float* cov, float* dst,

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g2o代码阅读高翔Slambook第七讲：3d2d非线性优化

points_3d, const vector points_2d, const Mat& K, Mat& R, Mat& t )...小绿认为这里的3其实是另一类节点中待优化参数的维度，也就是物体3d位置节点的3个待优化参数，因为这里g2o所使用的边是一个二元边，所以的第二个变量的意义变为第二类节点的待优化参数个数。...g2o::VertexSE3Expmap* pose = new g2o::VertexSE3Expmap(); // camera pose Eigen::Matrix3d R_mat;..., Eigen::Vector3d ( t.at ( 0,0 ), t.at ( 1,0 ), t.at参数的id，把相应的参数地址给边，以后边内的成员函数，就根据第一个参数，拿到这个地址。”

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高翔Slambook第七讲代码解读（3d-2d位姿估计）

r, t; solvePnP ( pts_3d, pts_2d, K, Mat(), r, t, false ); // 调用OpenCV 的 PnP 求解，可选择EPNP，DLS等方法...Mat d1 = imread ( argv[3], CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED ); 读入了argv[3]对应的参数，即depth_1.png，前一帧的深度信息图，调用cv::imread...// 调用OpenCV 的 PnP 求解，可选择EPNP，DLS等方法 Mat r, t; solvePnP (pts_3d, pts_2d, K, Mat(), r, t, false..., Eigen::Vector3d ( t.at ( 0,0 ), t.at ( 1,0 ), t.at的第二帧相机位姿，与所有特征点的空间位置；将边定义为每个3D点在第二个相机中的投影。位姿使用李代数形式，为6自由度；空间坐标点为3自由度，因而参数为6、3。

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