51工具盒子Eigen是可以用来进行
线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。。
简介 {#简介}
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Eigen 是可以用来进行
线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。当前（2023.1）最高 release 版本： 3.4.0当前官网开发版本已经到了 3.4.90
在 gitlab 上下载的代码可以直接
checkout到这个commit id去 -
Eigen 采用源码的方式提供给用户使用，在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。之所以采用这种方式，是因为
Eigen采用模板方式实现，由于模板函数不支持分离编译，所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用。 -
Eigen 的定位是矩阵运算，已经被 OpenCV 官方支持，在 C++ 中二者经常协同工作，就像Python 中的 Numpy 和 OpenCV 库的关系一样
获取代码 {#获取代码}
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从官方仓库中下载代码
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当前的代码是 master 分支，代码一直在更新，但没有发布稳定的版本，建议切换到 3.4.0 的当前最高版本，而且经过我测试 3.4.0 在一些任务上效率也更高
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源码准备完毕了，建议将 eigen 本地仓库文件夹加入环境变量
我将该路径设置为环境变量 ：
EIGEN_PATH键下的值 -
创建 C++ 工程，建议在 Release 下配置环境、运行代码，因为 Debug 模式下运行实在是太慢了
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将
EIGEN_PATH添加到附加包含目录就算配置好环境了
- 使用时引入头文件
模块和头文件 {#模块和头文件}
| 模块 | 引入头文件 | 内容 |
|------------|-----------------------------|---------------------------------------------------|
| Core | #include<Eigen/Core> | 包含Matrix和Array类，基础的线性代数运算和数组操作 |
| Geometry | #include<Eigen/Geometry> | 包含旋转，平移，缩放，2维和3维的各种变换 |
| LU | #include<Eigen/LU> | 包含求逆，行列式，LU分解 |
| Cholesky | \#include<Eigen/Cholesky> | 包含LLT和LDLT Cholesky分解 |
| SVD | #include<Eigen/SVD> | 包含SVD分解 |
| QR | #include<Eigen/QR> | 包含QR分解 |
| Sparse | #include<Eigen/Sparse> | 包含稀疏矩阵的存储和运算 |
| Dense | `#include<Eigen/Dense>` | 包含了Core/Geometry/LU/Cholesky/SVD/QR/Eigenvalues模块 |
| Eigen | #include<Eigen/Eigen> | 包含Dense和Sparse。 |
demo {#demo}
- 粘贴如下代码，应该就可以运行了
- 我的输出：
参考资料 {#参考资料}
- https://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page
- https://www.cnblogs.com/jast/p/4244610.html
- https://blog.csdn.net/s12k39/article/details/108381018
- https://blog.csdn.net/level_code/article/details/122684876
- https://www.jianshu.com/p/931dff3b1b21?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg
