eigen与opencv矩阵转换，eigen与matlab函数比照
近期，项目需要，学习使用eigen矩阵库，链接时eigen的主页，发现相关中文资料比较少，今天写下使用心得~
eigen配置（windows vs系列）：
eigen的配置很简单，下载解压后，在VC++目录下的包含目录中，将eigen的路径包含进去，就可以使用了。
eigen的简单使用说明及实例：
- 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。
Matrix中，Scalar表示数据类型，RowsAtCompileTime和ColsAtCompileTime分别表示编译时的行数和列数。Vector3d定义为Matrix- 对于动态大小的类型，在编译时不指定行数和列数，使用Eigen::Dynamic。比如，
VectorXd定义为Matrix。
eigen的数据结构类型主要有：Matrix，Vector;其中大小又分为固定和动态两类，初始化方法如下：
Matrix A; // 固定大小的双精度矩阵，double,float,int为数据类型，也可表示为Matrix3d。
Matrix B; // 固定行数，列数为动态
Matrix C; // 行数和列数都是动态大小，和MatrixXd一样
Matrix E; // 行优先的矩阵（默认是列优先）
Matrix3f P, Q, R; // 3x3 的浮点型矩阵 Vector3f x, y, z; // 3x1 的浮点型矩阵（列向量）
RowVector3f a, b, c; // 1x3 的浮点型矩阵（行向量）
VectorXd v; // 动态大小的双精度列向量 #include 包含所有普通矩阵函数，不包括稀疏矩阵函数。A赋值时可以是：
A<<1，2，5，
3，5，6.0，
5.5，6，7;矩阵元素的访问：Eigen中矩阵、数组、向量的下标都是从0开始。矩阵元素的访问可以通过”()”操作符完成。例如m(2, 3)既是获取矩阵m的第2行第3列元素。
向量还可以使用”[]”操作符，注意矩阵不可用。实例1：
#include
#include
using namespace std;
using namespace Eigen;
void main()
{
MatrixXd m(2, 2);
m(0, 0) = 3;
m(1, 0) = 2.5;
m(0, 1) = -1;
m(1, 1) = m(1, 0) + m(0, 1);
std::cout << "Here is the matrix m:\n" << m << std::endl;
VectorXd v(2);
v(0) = 4;
v(1) = v(0) - 1;
std::cout << "Here is the vector v:\n" << v << std::endl;
return;
} Resizing
矩阵的大小查询方法有： rows(), cols() and size()，分别表示矩阵的行数、列数和元素总数。可以通过 resize()方法改变动态矩阵的大小。
注意：(1)、固定大小的矩阵是不能使用resize()来修改矩阵的大小；(2)、resize()函数会析构掉原来的数据，因此调用resize()函数之后将不能保证元素的值不改变；(3)、使用”=”操作符操作动态矩阵时，如果左右两边的矩阵大小不等，则左边的动态矩阵的大小会被修改为右边的大小。
#include
#include
using namespace Eigen;
int main()
{
MatrixXd m(2,5);
m.resize(4,3);
std::cout << "The matrix m is of size "
<< m.rows() << "x" << m.cols() << std::endl;
std::cout << "It has " << m.size() << " coefficients" << std::endl;
VectorXd v(2);
v.resize(5);
std::cout << "The vector v is of size " << v.size() << std::endl;
std::cout << "As a matrix, v is of size "
<< v.rows() << "x" << v.cols() << std::endl;
} 总结：
Eigen defines the following Matrix typedefs:
- MatrixNt for Matrix
- VectorNt for Matrix
- RowVectorNt for Matrix
Where:
- N can be any one of
2,3,4, orX(meaningDynamic). - type can be any one of
i(meaning int),f(meaning float),d(meaning double),cf(meaning complex), or cd(meaning complex). The fact that typedefs are only defined for these five types doesn't mean that they are the only supported scalar types. For example, all standard integer types are supported, see Scalar types.
opencv与eigen的交互
opencv矩阵结构为：cv::Mat，或者cv::Mat_等，当需要与eigen的矩阵结构相互转换时主要使用函数：
cv::eigen2cv和cv::cv2eigen,需要头文件：#include
实例3：
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace Eigen;
void main()
{
Mat img = imread("jasen.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
int row = img.rows;
int col = img.cols;
MatrixXd m(row, col);
cv2eigen(img,m);
return;
} #include
#include
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace Eigen;
void main()
{
Mat img;
Matrix m ;
m.fill(255);
eigen2cv(m, img);
return;
} eigen与matlab函数对应关系:
#include
// 基本用法
// Eigen // Matlab // 注释
x.size() // length(x) // 向量的长度
C.rows() // size(C,1) // 矩阵的行数
C.cols() // size(C,2) // 矩阵的列数
x(i) // x(i+1) // 访问向量元素（Matlab的下标从1开始计数）
C(i,j) // C(i+1,j+1) // 访问矩阵元素
A << 1, 2, 3, // 初始化A，元素也可以是矩阵，先按列堆叠，再按行堆叠。
4, 5, 6,
7, 8, 9;
B << A, A, A; // B 是3个A水平排列
A.fill(10); // 将A的所有元素填充为10
// Eigen // Matlab 注释
MatrixXd::Identity(rows,cols) // eye(rows,cols) //单位矩阵
C.setIdentity(rows,cols) // C = eye(rows,cols) //单位矩阵
MatrixXd::Zero(rows,cols) // zeros(rows,cols) //全零矩阵
C.setZero(rows,cols) // C = zeros(rows,cols) //全零矩阵
MatrixXd::Ones(rows,cols) // ones(rows,cols) //全一矩阵
C.setOnes(rows,cols) // C = ones(rows,cols) //全一矩阵
MatrixXd::Random(rows,cols) // rand(rows,cols)*2-1 //MatrixXd::Random 返回范围为(-1, 1)的均匀分布的随机数
C.setRandom(rows,cols) // C = rand(rows,cols)*2-1 //返回范围为(-1, 1)的均匀分布的随机数
VectorXd::LinSpaced(size,low,high) // linspace(low,high,size)' //返回size个等差数列，第一个数为low，最后一个数为high
v.setLinSpaced(size,low,high) // v = linspace(low,high,size)' //返回size个等差数列，第一个数为low，最后一个数为high
VectorXi::LinSpaced(((hi-low)/step)+1, // low:step:hi //以step为步长的等差数列。((hi-low)/step)+1为个数
low,low+step*(size-1)) //
// Matrix 切片和块。下面列出的所有表达式都是可读/写的。
// 使用模板参数更快（如第2个）。注意：Matlab是的下标是从1开始的。
// Eigen // Matlab // 注释
x.head(n) // x(1:n) //前n个元素
x.head() // x(1:n) //前n个元素
x.tail(n) // x(end - n + 1: end) //倒数n个元素
x.tail() // x(end - n + 1: end) //倒数n个元素
x.segment(i, n) // x(i+1 : i+n) //切片
x.segment(i) // x(i+1 : i+n) //切片
P.block(i, j, rows, cols) // P(i+1 : i+rows, j+1 : j+cols) //块
P.block(i, j) // P(i+1 : i+rows, j+1 : j+cols) //块
P.row(i) // P(i+1, :) //第i行
P.col(j) // P(:, j+1) //第j列
P.leftCols() // P(:, 1:cols) //前cols列
P.leftCols(cols) // P(:, 1:cols) //前cols列
P.middleCols(j) // P(:, j+1:j+cols) //中间cols列
P.middleCols(j, cols) // P(:, j+1:j+cols) //中间cols列
P.rightCols() // P(:, end-cols+1:end) //后cols列
P.rightCols(cols) // P(:, end-cols+1:end) //后cols列
P.topRows() // P(1:rows, :) //前rows行
P.topRows(rows) // P(1:rows, :) //前rows行
P.middleRows(i) // P(i+1:i+rows, :) //中间rows行
P.middleRows(i, rows) // P(i+1:i+rows, :) //中间rows行
P.bottomRows() // P(end-rows+1:end, :) //最后rows行
P.bottomRows(rows) // P(end-rows+1:end, :) //最后rows行
P.topLeftCorner(rows, cols) // P(1:rows, 1:cols) //左上角块
P.topRightCorner(rows, cols) // P(1:rows, end-cols+1:end) //右上角块
P.bottomLeftCorner(rows, cols) // P(end-rows+1:end, 1:cols) //左下角块
P.bottomRightCorner(rows, cols) // P(end-rows+1:end, end-cols+1:end) //右下角块
P.topLeftCorner() // P(1:rows, 1:cols) //左上角块
P.topRightCorner() // P(1:rows, end-cols+1:end) //右上角块
P.bottomLeftCorner() // P(end-rows+1:end, 1:cols) //左下角块
P.bottomRightCorner() // P(end-rows+1:end, end-cols+1:end) //右下角块
// 特别说明：Eigen的交换函数进行了高度优化
// Eigen // Matlab
R.row(i) = P.col(j); // R(i, :) = P(:, j)
R.col(j1).swap(mat1.col(j2)); // R(:, [j1 j2]) = R(:, [j2, j1]) //交换列
// Views, transpose, etc;
// Eigen // Matlab
R.adjoint() // R' // 共轭转置
R.transpose() // R.' or conj(R') // 可读/写 转置
R.diagonal() // diag(R) // 可读/写 对角元素
x.asDiagonal() // diag(x) // 对角矩阵化
R.transpose().colwise().reverse() // rot90(R) // 可读/写 逆时针旋转90度
R.rowwise().reverse() // fliplr(R) // 水平翻转
R.colwise().reverse() // flipud(R) // 垂直翻转
R.replicate(i,j) // repmat(P,i,j) // 复制矩阵，垂直复制i个，水平复制j个
// 四则运算，和Matlab相同。但Matlab中不能使用*=这样的赋值运算符
// 矩阵 - 向量 矩阵 - 矩阵 矩阵 - 标量
y = M*x; R = P*Q; R = P*s;
a = b*M; R = P - Q; R = s*P;
a *= M; R = P + Q; R = P/s;
R *= Q; R = s*P;
R += Q; R *= s;
R -= Q; R /= s;
// 逐像素操作Vectorized operations on each element independently
// Eigen // Matlab //注释
R = P.cwiseProduct(Q); // R = P .* Q //逐元素乘法
R = P.array() * s.array(); // R = P .* s //逐元素乘法（s为标量）
R = P.cwiseQuotient(Q); // R = P ./ Q //逐元素除法
R = P.array() / Q.array(); // R = P ./ Q //逐元素除法
R = P.array() + s.array(); // R = P + s //逐元素加法（s为标量）
R = P.array() - s.array(); // R = P - s //逐元素减法（s为标量）
R.array() += s; // R = R + s //逐元素加法（s为标量）
R.array() -= s; // R = R - s //逐元素减法（s为标量）
R.array() < Q.array(); // R < Q //逐元素比较运算
R.array() <= Q.array(); // R <= Q //逐元素比较运算
R.cwiseInverse(); // 1 ./ P //逐元素取倒数
R.array().inverse(); // 1 ./ P //逐元素取倒数
R.array().sin() // sin(P) //逐元素计算正弦函数
R.array().cos() // cos(P) //逐元素计算余弦函数
R.array().pow(s) // P .^ s //逐元素计算幂函数
R.array().square() // P .^ 2 //逐元素计算平方
R.array().cube() // P .^ 3 //逐元素计算立方
R.cwiseSqrt() // sqrt(P) //逐元素计算平方根
R.array().sqrt() // sqrt(P) //逐元素计算平方根
R.array().exp() // exp(P) //逐元素计算指数函数
R.array().log() // log(P) //逐元素计算对数函数
R.cwiseMax(P) // max(R, P) //逐元素计算R和P的最大值
R.array().max(P.array()) // max(R, P) //逐元素计算R和P的最大值
R.cwiseMin(P) // min(R, P) //逐元素计算R和P的最小值
R.array().min(P.array()) // min(R, P) //逐元素计算R和P的最小值
R.cwiseAbs() // abs(P) //逐元素计算R和P的绝对值
R.array().abs() // abs(P) //逐元素计算绝对值
R.cwiseAbs2() // abs(P.^2) //逐元素计算平方
R.array().abs2() // abs(P.^2) //逐元素计算平方
(R.array() < s).select(P,Q ); // (R < s ? P : Q) //根据R的元素值是否小于s，选择P和Q的对应元素
R = (Q.array()==0).select(P,A) // R(Q==0) = P(Q==0) R(Q!=0) = P(Q!=0) //根据Q中元素等于零的位置选择P中元素
R = P.unaryExpr(ptr_fun(func)) // R = arrayfun(func, P) // 对P中的每个元素应用func函数
// Reductions.
int r, c;
// Eigen // Matlab //注释
R.minCoeff() // min(R(:)) //最小值
R.maxCoeff() // max(R(:)) //最大值
s = R.minCoeff(&r, &c) // [s, i] = min(R(:)); [r, c] = ind2sub(size(R), i); //计算最小值和它的位置
s = R.maxCoeff(&r, &c) // [s, i] = max(R(:)); [r, c] = ind2sub(size(R), i); //计算最大值和它的位置
R.sum() // sum(R(:)) //求和（所有元素）
R.colwise().sum() // sum(R) //按列求和
R.rowwise().sum() // sum(R, 2) or sum(R')' //按行求和
R.prod() // prod(R(:)) //累积
R.colwise().prod() // prod(R) //按列累积
R.rowwise().prod() // prod(R, 2) or prod(R')' //按行累积
R.trace() // trace(R) //迹
R.all() // all(R(:)) //是否所有元素都非零
R.colwise().all() // all(R) //按列判断，是否该列所有元素都非零
R.rowwise().all() // all(R, 2) //按行判断，是否该行所有元素都非零
R.any() // any(R(:)) //是否有元素非零
R.colwise().any() // any(R) //按列判断，是否该列有元素都非零
R.rowwise().any() // any(R, 2) //按行判断，是否该行有元素都非零
// 点积，范数等
// Eigen // Matlab // 注释
x.norm() // norm(x). //范数（注意：Eigen中没有norm(R)）
x.squaredNorm() // dot(x, x) //平方和（注意：对于复数而言，不等价）
x.dot(y) // dot(x, y) //点积
x.cross(y) // cross(x, y) //交叉积，需要头文件 #include
类型转换
// Eigen // Matlab // 注释
A.cast(); // double(A) //变成双精度类型
A.cast(); // single(A) //变成单精度类型
A.cast(); // int32(A) //编程整型
A.real(); // real(A) //实部
A.imag(); // imag(A) //虚部
// 如果变换前后的类型相同，不做任何事情。
// 注意：Eigen中，绝大多数的涉及多个操作数的运算都要求操作数具有相同的类型
MatrixXf F = MatrixXf::Zero(3,3);
A += F; // 非法。Matlab中允许。（单精度+双精度）
A += F.cast(); // 将F转换成double，并累加。（一般都是在使用时临时转换）
// Eigen 可以将已存储数据的缓存 映射成 Eigen矩阵
float array[3];
Vector3f::Map(array).fill(10); // create a temporary Map over array and sets entries to 10
int data[4] = {1, 2, 3, 4};
Matrix2i mat2x2(data); // 将 data 复制到 mat2x2
Matrix2i::Map(data) = 2*mat2x2; // 使用 2*mat2x2 覆写data的元素
MatrixXi::Map(data, 2, 2) += mat2x2; // 将 mat2x2 加到 data的元素上 (当编译时不知道大小时，可选语法)
参考：
http://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialMatrixClass.html
http://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/details/54645238
http://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialMatrixArithmetic.html
http://blog.csdn.net/column/details/14470.html
https://www.cnblogs.com/goudanli/p/8259590.html
https://stackoverflow.com/questions/32605838/error-eigen-library-on-linux