C 矩陣處理庫 Eigen初步使用

專案要進行比較多的矩陣操作，特別是二維矩陣。剛開始做實驗時，使用了動態二維陣列，於是寫了一堆matrix函式，作矩陣的乘除加減求逆求行列式。實驗做完了，開始做**優化，發現matrix.h檔案裡適用性太低，而且動態二維陣列的空間分配與釋放也影響效率，於是尋找其他解決方案。

首先考慮的是與matlab混合程式設計，折騰了半天把matlab環境與vs2010環境之後，發現matlab編譯出來的函式使用起來也比較麻煩，要把陣列轉化成該函式適用的型別後才能使用這些函式。我的二維陣列也不是上千萬維的，估計這個轉化的功夫就犧牲了一部分效率了。（如果誰有混合程式設計的心得，求幫忙，囧。。。）

接著想到使用一維陣列的方法，或者把一維陣列封裝在乙個類裡邊。想著又要寫一堆矩陣操作函式頭就大，索性谷歌了一下矩陣處理庫，除了自己之前知道的opencv庫（之前由於轉化cvarr麻煩，於是放棄），還有eigen, armadillo。

該部落格對這三個庫的效率做了乙個簡單的評測，opencv庫的矩陣操作效率是最低的，還好我沒使用。eigen速度最快，與自己定義陣列的操作效率相當（- -，才相當嗎？我本來還想找個更快的呢）。於是選擇使用eigen。

進入正題。

安裝：簡單使用：

看了一下官方文件，eigen庫除了能實現各種矩陣操作外，貌似還提供《數學分析》中的各種矩陣操作（包括l矩陣u矩陣）。目前我使用到的還是簡單的矩陣操作，如加減乘除，求行列式，轉置，逆，這些基本操作只要:

[cpp]view plain

copy

#include "eigen/eigen"

using

namespace

eigen;

就能實現，別忘了名空間eigen。

包含的型別：

matrices

arrays

matrix<=>

matrixxf

matrix<=>

vectorxd

matrix<=>

rowvectorxi

matrix<=>

matrix3f

matrix<=>

vector4f

array<=> arrayxxf

array<=> arrayxd

array<=> rowarrayxi

array<=> array33f

array<=> array4f

如上表，主要包括兩種型別，matrices與arryays，接著是這兩種型別的派生型別。現在我用到的是matrices（我不明白這兩種型別在效率間有什麼差距，囧。。。），其中matrix代表二維矩陣，vector代表列向量rowvector代表行向量。如果後面跟著x，則代表是動態的陣列，執行時可以根據需求改變，如果是數字，則代表是靜態的（根據實驗，最多能建立4維的靜態矩陣或者陣列，- -，為嘛不是6維，實驗正好需要）。i代表int型別，f代表float型別，d代表double。

對應關係：

matrix

二維矩陣

vector

列向量rowvector

行向量x

動態固定數字n

靜態，4>=n>=1

iint

ffloat

ddouble

arrays型別的話也跟matrices差不多。

基本操作，定義，初始化，矩陣操作：

[cpp]view plain

copy

#include

#include "eigen/eigen"

using

namespace

std;

using

namespace

eigen;

void

foo(matrixxf& m)

intmain()

輸出：[html]view plain

copy

v1:

0 1

0 m3:

1 0 0

0 1 0

0 0 7

v2:

0 1

0 m3:

2 1 1

2 21 1

1 1 64

v2:

0 2

0 m3轉置:

2 2 1

1 21 1

1 1 64

m3行列式:

2540

m3求逆:

64 1 1

1 21 1

1 1 64

基本的操作就是以上這些，有了這個庫，以後就不用做重複工作撩

C 矩陣處理庫 Eigen初步使用

C 矩陣處理庫 Eigen初步使用

Eigen初步1 初步體驗Eigen庫

Qt使用Eigen矩陣庫

C 矩陣處理庫 Eigen初步使用

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