PCL Eigen介绍及简单使用

Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库。
相关代码操作如下：

//#include "stdafx.h"//原博客中用的是这个，但是我的电脑无法找到，于是用下面这三行替换。
#include <stdio.h>
#include "stdlib.h"
#include <tchar.h>
 
#include <iostream>
 
#include <Eigen/Dense>
//十、eigen的使用
using namespace std;
using namespace Eigen;
template <typename T>
static void matrix_mul_matrix(T* p1, int iRow1, int iCol1, T* p2, int iRow2, int iCol2, T* p3)
{
    
	if (iRow1 != iRow2) return;
 
	//列优先
	//Eigen::Map< Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> > map1(p1, iRow1, iCol1);
	//Eigen::Map< Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> > map2(p2, iRow2, iCol2);
	//Eigen::Map< Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> > map3(p3, iCol1, iCol2);
 
	//行优先
	Eigen::Map< Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> > map1(p1, iRow1, iCol1);
	Eigen::Map< Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> > map2(p2, iRow2, iCol2);
	Eigen::Map< Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> > map3(p3, iCol1, iCol2);
 
	map3 = map1 * map2;
}
 
int main(int argc, char* argv[])
{
    
	//1. 矩阵的定义
	cout << "1. 矩阵的定义" << endl;
	Eigen::MatrixXd m(2, 2);
	Eigen::Vector3d vec3d;
	Eigen::Vector4d vec4d(1.0, 2.0, 3.0, 4.0);
 
	//2. 动态矩阵、静态矩阵
	cout << "2. 动态矩阵、静态矩阵" << endl;
	Eigen::MatrixXd matrixXd;
	Eigen::Matrix3d matrix3d;
 
	//3. 矩阵元素的访问
	cout << "3. 矩阵元素的访问" << endl;
	m(0, 0) = 1;
	m(0, 1) = 2;
	m(1, 0) = m(0, 0) + 3;
	m(1, 1) = m(0, 0) * m(0, 1);
	std::cout << m << std::endl << std::endl;
 
	//4. 设置矩阵的元素
	cout << "4. 设置矩阵的元素" << endl;
	m << -1.5, 2.4,
		6.7, 2.0;
	std::cout << m << std::endl << std::endl;
	int row = 4;
	int col = 5;
	Eigen::MatrixXf matrixXf(row, col);
	matrixXf << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20;
	std::cout << matrixXf << std::endl << std::endl;
	matrixXf << Eigen::MatrixXf::Identity(row, col);//Identity是单位矩阵的意思：Identity matrix
	std::cout << matrixXf << std::endl << std::endl;
 
	//5. 重置矩阵大小
	cout << "5. 重置矩阵大小" << endl;
	Eigen::MatrixXd matrixXd1(3, 3);
	m = matrixXd1;
	std::cout << m.rows() << " " << m.cols() << std::endl << std::endl;
 
	//6. 矩阵运算
	cout << "6. 矩阵运算" << endl;
	m << 1, 2, 7,
		3, 4, 8,
		5, 6, 9;
	std::cout << m << std::endl;
	matrixXd1 = Eigen::Matrix3d::Random();
	m += matrixXd1;
	std::cout << m << std::endl << std::endl;
	m *= 2;
	std::cout << m << std::endl << std::endl;
	std::cout << -m << std::endl << std::endl;
	std::cout << m << std::endl << std::endl;
 
	//7. 求矩阵的转置、共轭矩阵、伴随矩阵
	cout << "7. 求矩阵的转置、共轭矩阵、伴随矩阵" << endl;
	std::cout << m.transpose() << std::endl << std::endl;
	std::cout << m.conjugate() << std::endl << std::endl;
	std::cout << m.adjoint() << std::endl << std::endl;
	std::cout << m << std::endl << std::endl;
	m.transposeInPlace();
	std::cout << m << std::endl << std::endl;
 
	//8. 矩阵相乘、矩阵向量相乘
	cout << "8. 矩阵相乘、矩阵向量相乘" << endl;
	std::cout << m*m << std::endl << std::endl;
	vec3d = Eigen::Vector3d(1, 2, 3);
	std::cout << m * vec3d << std::endl << std::endl;
	std::cout << vec3d.transpose()*m << std::endl << std::endl;
 
	//9. 矩阵的块操作
	cout << "9. 矩阵的块操作" << endl;
	std::cout << m << std::endl << std::endl;
	std::cout << m.block(1, 1, 2, 2) << std::endl << std::endl;
	std::cout << m.block<1, 2>(0, 0) << std::endl << std::endl;
	std::cout << m.col(1) << std::endl << std::endl;
	std::cout << m.row(0) << std::endl << std::endl;
 
	//10. 向量的块操作
	cout << "10. 向量的块操作" << endl;
	Eigen::ArrayXf arrayXf(10);
	arrayXf << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10;
	std::cout << vec3d << std::endl << std::endl;
	std::cout << arrayXf << std::endl << std::endl;
	std::cout << arrayXf.head(5) << std::endl << std::endl;
	std::cout << arrayXf.tail(4) * 2 << std::endl << std::endl;
 
	//11. 求解矩阵的特征值和特征向量
	cout << "11. 求解矩阵的特征值和特征向量" << endl;
	Eigen::Matrix2f matrix2f;
	matrix2f << 1, 2, 3, 4;
	Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::Matrix2f> eigenSolver(matrix2f);//形式就是这个形式，遇到高维的就直接用高维的替换掉matrix2f。
	if (eigenSolver.info() == Eigen::Success) {
    
		std::cout << eigenSolver.eigenvalues() << std::endl << std::endl;
		std::cout << eigenSolver.eigenvectors() << std::endl << std::endl;
	}
 
	//12. 类Map及动态矩阵的使用
	cout << "12. 类Map及动态矩阵的使用" << endl;
	int array1[4] = {
     1, 2, 3, 4 };
	int array2[4] = {
     5, 6, 7, 8 };
	int array3[4] = {
     0, 0, 0, 0 };
	matrix_mul_matrix(array1, 2, 2, array2, 2, 2, array3);
	for (int i = 0; i < 4; i++)
		std::cout << array3[i] << std::endl;
 
	return 0;
}