Eigen3的安装方式一般用两种,一是简单的命令安装,二是用源码编译安装;
1.简单命令安装
sudo apt-get install libeigen3-dev
安装成功之后,在/usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/util/Macros.h 文件里面可以看到安装的版本,
2.源码编译安装
如果需要安装更新的版本,则需要去官网下载新版本的安装包,
官网地址:http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page
命令:
mkdir build
cd build
cmake ..
sudo make instal
[注]:安装成功后,头文件路径在 /usr/local/include/eigen3/
3.测试程序
#CMakeLists.txt
cmake_minimum_required( VERSION 2.8 )
project(useEigen )
set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release" )
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-O3" )
# 添加Eigen头文件
include_directories( "/usr/include/eigen3" )
add_executable(test_eigen test_eigen.cpp )
//test_eigen.cpp
#include <iostream>
#include <ctime>
// Eigen 部分
#include <Eigen/Core>
// 稠密矩阵的代数运算（逆，特征值等）
#include <Eigen/Dense>
using namespace std;
#define MATRIX_SIZE 50
/****************************
* 本程序演示了 Eigen 基本类型的使用
****************************/
int main( int argc, char** argv )
{
// Eigen 中所有向量和矩阵都是Eigen::Matrix，它是一个模板类。它的前三个参数为：数据类型，行，列
// 声明一个2*3的float矩阵
Eigen::Matrix<float, 2, 3> matrix_23;
// 同时，Eigen 通过 typedef 提供了许多内置类型，不过底层仍是Eigen::Matrix
// 例如 Vector3d 实质上是 Eigen::Matrix<double, 3, 1>，即三维向量
Eigen::Vector3d v_3d;
// 这是一样的
Eigen::Matrix<float,3,1> vd_3d;
// Matrix3d 实质上是 Eigen::Matrix<double, 3, 3>
Eigen::Matrix3d matrix_33 = Eigen::Matrix3d::Zero(); //初始化为零
// 如果不确定矩阵大小，可以使用动态大小的矩阵
Eigen::Matrix< double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > matrix_dynamic;
// 更简单的
Eigen::MatrixXd matrix_x;
// 这种类型还有很多，我们不一一列举
// 下面是对Eigen阵的操作
// 输入数据（初始化）
matrix_23 << 1, 2, 3, 4, 5, 6;
// 输出
cout << matrix_23 << endl;
// 用()访问矩阵中的元素
for (int i=0; i<2; i++) {
for (int j=0; j<3; j++)
cout<<matrix_23(i,j)<<"\t";
cout<<endl;
}
// 矩阵和向量相乘（实际上仍是矩阵和矩阵）
v_3d << 3, 2, 1;
vd_3d << 4,5,6;
// 但是在Eigen里你不能混合两种不同类型的矩阵，像这样是错的
// Eigen::Matrix<double, 2, 1> result_wrong_type = matrix_23 * v_3d;
// 应该显式转换
Eigen::Matrix<double, 2, 1> result = matrix_23.cast<double>() * v_3d;
cout << result << endl;
Eigen::Matrix<float, 2, 1> result2 = matrix_23 * vd_3d;
cout << result2 << endl;
// 同样你不能搞错矩阵的维度
// 试着取消下面的注释，看看Eigen会报什么错
// Eigen::Matrix<double, 2, 3> result_wrong_dimension = matrix_23.cast<double>() * v_3d;
// 一些矩阵运算
// 四则运算就不演示了，直接用+-*/即可。
matrix_33 = Eigen::Matrix3d::Random(); // 随机数矩阵
cout << matrix_33 << endl << endl;
cout << matrix_33.transpose() << endl; // 转置
cout << matrix_33.sum() << endl; // 各元素和
cout << matrix_33.trace() << endl; // 迹
cout << 10*matrix_33 << endl; // 数乘
cout << matrix_33.inverse() << endl; // 逆
cout << matrix_33.determinant() << endl; // 行列式
// 特征值
// 实对称矩阵可以保证对角化成功
Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::Matrix3d> eigen_solver ( matrix_33.transpose()*matrix_33 );
cout << "Eigen values = \n" << eigen_solver.eigenvalues() << endl;
cout << "Eigen vectors = \n" << eigen_solver.eigenvectors() << endl;
// 解方程
// 我们求解 matrix_NN * x = v_Nd 这个方程
// N的大小在前边的宏里定义，它由随机数生成
// 直接求逆自然是最直接的，但是求逆运算量大
Eigen::Matrix< double, MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE > matrix_NN;
matrix_NN = Eigen::MatrixXd::Random( MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE );
Eigen::Matrix< double, MATRIX_SIZE, 1> v_Nd;
v_Nd = Eigen::MatrixXd::Random( MATRIX_SIZE,1 );
clock_t time_stt = clock(); // 计时
// 直接求逆
Eigen::Matrix<double,MATRIX_SIZE,1> x = matrix_NN.inverse()*v_Nd;
cout <<"time use in normal inverse is " << 1000* (clock() - time_stt)/(double)CLOCKS_PER_SEC << "ms"<< endl;
// 通常用矩阵分解来求，例如QR分解，速度会快很多
time_stt = clock();
x = matrix_NN.colPivHouseholderQr().solve(v_Nd);
cout <<"time use in Qr decomposition is " <<1000* (clock() - time_stt)/(double)CLOCKS_PER_SEC <<"ms" << endl;
return 0;
}
参考:
