C++矩阵处理库--Eigen初步使用(转载自: CS DN cyxcw1的博客)
2013-07-16 21:20:43| 分类：计算机视觉|举报|字号订阅
项目要进行比较多的矩阵操作，特别是二维矩阵。刚开始做实验时，使用了动态二维数组，于是写了一堆Matrix函数，作矩阵的乘除加减求逆求行列式。实验做完了，开始做代码优化，发现Matrix.件里适用性太低，而且动态二维数组的空间分配与释放也影响效率，于是寻其他解决方案。
首先考虑的是与Matlab混合编程，折腾了半天把Matlab环境与VS2010环境之后，发现Matlab编译出来的函数使用起来也比较麻烦，要把数组转化成该函数适用的类型后才能使用这些函数。我的二维数组也不是上千万维的，估计这个转化的功夫就牺牲了一部分效率了。（如果谁有混合编程的心得，求帮忙，囧。。。）接着想到使用一维数组的方法，或者把一维数组封装在一个类里边。想着又要写一堆矩阵操作函数头就大，索性谷歌了一下矩阵处理库，除了自己之前知道的OpenCV库（之前由于转化cvarr麻烦，于是放弃），还有Eigen, Armadillo。blog.csdn/houston11235/article/details/8501135该博客对这三个库的效率做了一个简单的评测，OpenCV库的矩阵操作效率是最低的，还好我没使用。Eigen速度最快，与自己定义数组的操作效率相当（- -，才相当吗？我本来还想个更快的呢）。于是选择使用Eigen。
进入正题。
安装：
/index.php?title=Main_Page这里是，直接把包下载下来，不大，也就几M，我是直接放在自己项目文件夹（考虑项目封装时，这样比较方便），放在VS2010 <INCLUDE>文件夹。
简单使用：
看了一下官方文档，Eigen库除了能实现各种矩阵操作外，貌似还提供《数学分析》中的各种矩阵操作（包括L矩阵U矩阵）。目前我使用到的还是简单的矩阵操作，如加减乘除，求行列式，转置，逆，这些基本操作只要:
[cpp]view plaincopyprint?
1. #include "Eigen/Eigen"
2. using namespace Eigen;
就能实现，别忘了名空间Eigen。
包含的类型：
Matrices Arrays
Matrix<float,Dynamic,Dynamic>
字符串转数组 csdn<=> MatrixXf
Matrix<double,Dynamic,1> <=> VectorXd Matrix<int,1,Dynamic> <=> RowVectorXi Matrix<float,3,3> <=> Matrix3f
Matrix<float,4,1> <=> Vector4f Array<float,Dynamic,Dynamic> <=> ArrayXXf
Array<double,Dynamic,1> <=> ArrayXd Array<int,1,Dynamic> <=> RowArrayXi Array<float,3,3> <=> Array33f
Array<float,4,1> <=> Array4f
如上表，主要包括两种类型，Matrices与Arryays，接着是这两种类型的派生类型。现在我用到的是Matrices（我不明白这两种类型在效率间有什么差距，囧。。。），其中Matrix代表二维矩阵，Vector代表列向量RowVector代表行向量。如果后面跟着X，则代表是动态的数组，运行时可以根据需求改变，如果是数字，则代表是静态的（根据实验，最多能建立4维的静态矩阵或者数组，- -，为嘛不是6
Arrays类型的话也跟Matrices差不多。
基本操作，定义，初始化，矩阵操作：
[cpp]view plaincopyprint?
1. #include <iostream>
2. #include "Eigen/Eigen"
3. using namespace std;
4. using namespace Eigen;
5.
6. void foo(MatrixXf& m)
7. {
8. Matrix3f m2=Matrix3f::Zero(3,3);
9. m2(0,0)=1;
10. m=m2;
11. }
12. int main()
13. {
14. /* 定义，定义时默认没有初始化，必须自己初始化 */
15. MatrixXf m1(3,4); //动态矩阵，建立3行4列。
16. MatrixXf m2(4,3); //4行3列，依此类推。
17. MatrixXf m3(3,3);
18. Vector3f v1; //若是静态数组，则不用指定行或者列
19. /* 初始化 */
20. m1 = MatrixXf::Zero(3,4); //用0矩阵初始化，要指定行列数
21. m2 = MatrixXf::Zero(4,3);
22. m3 = MatrixXf::Identity(3,3); //用单位矩阵初始化
23. v1 = Vector3f::Zero(); //同理，若是静态的，不用指定行列数
24.
25. m1 << 1,0,0,1, //也可以以这种方式初始化
26. 1,5,0,1,
27. 0,0,9,1;
28. m2 << 1,0,0,
29. 0,4,0,
30. 0,0,7,
31. 1,1,1;
32.
33. /* 元素的访问 */
34. v1[1] = 1;
35. m3(2,2) = 7;
36. cout<<"v1:\n"<<v1<<endl;
37. cout<<"m3:\n"<<m3<<endl;
38. /* 复制操作 */
39. VectorXf v2=v1; //复制后，行数与列数和右边的v1相等,matrix
也是一样,
40. //也可以通过这种方式重置动态数组的行数与列数
41. cout<<"v2:\n"<<v2<<endl;
42.
43. /* 矩阵操作，可以实现 + - * / 操作，同样可以实现连续操作(但是维数必
须符合情况),
44. 如m1,m2,m3维数相同，则可以m1 = m2 + m3 + m1; */
45. m3 = m1 * m2;
46. v2 += v1;
47. cout<<"m3:\n"<<m3<<endl;
48. cout<<"v2:\n"<<v2<<endl;
49. //m3 = m3.transpose(); 这句出现错误，估计不能给自己赋值
50. cout<<"m3转置:\n"<&anspose()<<endl;
51. cout<<"m3行列式:\n"<<m3.determinant()<<endl;
52. m3 = m3.reverse();
53. cout<<"m3求逆:\n"<<m3<<endl;
54.
55. system("pause");
56.
57. return 0;
58. }
输出：
[html]view plaincopyprint?
1. v1:
2. 0
3. 1
4. 0
5. m3:
6. 1 0 0
7. 0 1 0
8. 0 0 7
9. v2:
10. 0
11. 1
12. 0
13. m3:
14. 2 1 1
15. 2 21 1
16. 1 1 64
17. v2:
18. 0
19. 2
20. 0
21. m3转置:
22. 2 2 1
23. 1 21 1
24. 1 1 64
25. m3行列式:
26. 2540
27. m3求逆:
28. 64 1 1
29. 1 21 1
30. 1 1 64
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