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eigen3lib的使用
向量
- 向量二元操作
- 共轭
矩阵
- 矩阵赋值
- 转置
- 矩阵块操作
- - 取行
  - 取列
  - 取任意大小的块
- 矩阵分解
- - Cholesky分解
坐标变换
- 坐标轴
- 旋转
- - 旋转矩阵
  - 旋转四元数
  - 欧拉角
数据类型转化
- double数字转化为矩阵

eigen3lib的使用

向量

Eigen::Vector3f u;//3行*1列 列向量

向量二元操作

Eigen::Vector3f v;
u.dot(v);//向量内积 u·v
u.cross(v)；//向量叉积 u×v

共轭

u.adjoint();//返回u的共轭向量，若u为实向量，则返回结果与u相同。

矩阵

Eigen::Matrix3d A;//3*3方阵
Eigen::Matrix<double, 3, 6> B;//3行*6列矩阵

矩阵赋值

A<<1,0,0,0,1,0,0,0,1;
A = Eigen::Matrix3d::Identity();//单位矩阵

转置

A.transpose();

矩阵块操作

取行

Eigen::Vector3d n0,n1,n2;
A12.row(0) = n0.transpose();//第0行
A12.row(1) = n1.transpose();//第1行
A12.row(2) = n2.transpose();//第2行

取列

Eigen::Vector3d n0,n1,n2;
A.col(0) = n0; //第0列
A.col(1) = n1; //第1列
A.col(2) = n2; //第2列

取任意大小的块

B.block<1, 3>(2, 0)=n1.transpose();//每块大小<1,3>1行*3列 位置(2,0)第2行，第0列的块
B.leftCols<3>() = Eigen::Matrix3d::Identity();//按照列从左边取<3>列
B.rightCols<3>() = Eigen::Matrix3d::Identity();//按照列右边取<3>列

矩阵分解

分解矩阵A

Cholesky分解

将A分解成下三角矩阵L*L^T

Eigen::Matrix3d L,LT;
L = Eigen::LLT<Eigen::Matrix3d>(A).matrixL();
LT = Eigen::LLT<Eigen::Matrix3d>(A).matrixL().transpose();

原理介绍：https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/81951888

坐标变换

坐标轴

Eigen::Vector3d::UnitX();  //x轴单位向量
Eigen::Vector3d::UnitY();  //x轴单位向量
Eigen::Vector3d::UnitZ();  //x轴单位向量

旋转

旋转矩阵

Eigen::Matrix3d R =Eigen::Matrix3d::Identity();
R =  Q.toRotationMatrix()

旋转四元数

double x,y,z,w;
Eigen::Quaterniond Q(w,x,y,z);
Eigen::Quaterniond Q(R);

欧拉角

数据类型转化

double数字转化为矩阵

double nums[1][9];
Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, 3, 6, Eigen::RowMajor>> A(nums[0]);

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转置

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取行

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旋转

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