Eigen使用总结

Matrix

初始化：

Matrix<double, ros, cols> m;

MatrixXd m(x, y)//初始化大小

Matrix3d//特殊大小（不超过4）和数据类型

置0、1、常数、单位阵

Matrix3d m = Eigen::Matrix3d::Zero();//定义的时候使用临时变量

Eigen::MatrixXd::Zero(rows, cols);//随意指定大小的临时变量

Eigen::MatrixXd::Identity(rows, cols);

m.setZero();

m.setOnes();

m.setIdentity();

m.setRandom();

m.setConstant();

赋值：

m<<a, b, c

    d, e, f,

    g, h, i;

m.row(n)=v;//用vector或者vector的切片给matrix的行赋值，不会引起歧义，是可以进行的

索引：

m.block(start_ros, start_col, rows, col)

m.row()

m.col()//这两种是block的特殊情况

Vector：

初始化：

特殊的Matrix

Vector4f

Vector3d v(1, 2, 3, 4)//

Vector3d(1, 2, 3)临时向量

origin_pt << m_sourcePointCloud[ix],1;//还可以这样操作，升维

索引：

v.block(,,,)//vector是一种特殊的matrix，所以matrix可以用的vector也可以

v.segment(start, num)

v.head(num)

v.tail(num)

求模：

v.norm()

v.squaredNorm()//模长的平方

动态MatrixXd

Eien::MatrixXd m;

m = ....(作为左值，其大小由右侧确定）

A.conservativeResize(x, y)//动态矩阵确定大小

A.setZero()//全部设置为0

求解方程

求解方程Ax=b

#include <eigen3/Eigen/Householder>

A.colPivHouseholderQr().solve(b)

A.inverse()*b