【eclispe找不到源码】【思念祈福网源码】【vue 源码中文注释】eigen源码分析

来源:试玩手赚源码

1.g2o:非线性优化与论的码分结合
2.C++在线工具分享
3.Python与C++混合开发(VisualStudio+PyBind11)
4.window 配置eigen3环境
5.Eigen的介绍、安装与入门操作
6.坐标转换&点云变换&姿态互转| TransForms3d

eigen源码分析

g2o:非线性优化与论的码分结合

       g2o,全名General Graph Optimization,码分是码分用于解决非线性优化问题的一种工具。它的码分核心在于提供了一种通用的框架,通过自定义图中的码分eclispe找不到源码顶点和边,几乎可以处理任何能够用图表示的码分优化问题。常见应用如bundle adjustment、码分ICP、码分数据拟合等。码分

       从技术实现层面看,码分g2o是码分一个基于C++的开源项目,采用cmake构建。码分它广泛使用模板类来实现高度可扩展性和灵活性,码分特别是码分通过Eigen库来处理矩阵运算。

       在g2o的类结构中,`SparseOptimizer`是核心类,它封装了一个优化问题的图,并通过添加顶点和边进行构建。优化过程包括选择求解器和迭代算法。求解器通常从PCG、CSparse、Cholmod中选择,而迭代算法则包括Gauss-Newton、Levernberg-Marquardt以及Powell's dogleg。

       优化流程主要分为四个步骤,包括定义问题、选择求解器、配置参数、执行优化。流程图展示了这些步骤的思念祈福网源码实现逻辑。

       在g2o中,优化求解器是关键,主要负责求解线性方程。线性求解器可以采用Cholesky分解、PCG迭代或Dense方法,也可以利用Eigen库的稀疏Cholesky分解。BlockSolver定义了一系列针对不同位姿和观测点维度的优化器结构,如g2o::BlockSolver_6_3、g2o::BlockSolver_7_3、g2o::BlockSolver_3_2。

       在实现层面,`OptimizationAlgorithm`类提供了Gauss-Newton、Levenberg-Marquardt和Dogleg算法,其中Dogleg法特别适用于优化问题的求解。`SparseOptimizer`类提供了接口,允许用户添加顶点和边,最终调用优化方法。

       顶点部分提供了基础类`Vertex`,允许用户定义不同的顶点类型,例如3D旋转使用四元数表示。g2o预定义了一些常用的顶点类型供用户直接使用。

       边的定义分为一元边、二元边和多元边,分别用于连接一个顶点、两个顶点或多个顶点。边类提供了接口来定义测量值和连接的顶点类型,预定义了一些边缘类型以简化应用。

       源码解读部分,建议深入g2o的官方文档和源代码,进行详细的vue 源码中文注释代码分析和实验,以深入了解其内部实现和优化策略。

C++在线工具分享

       分享几个好用的C++在线工具,有助于深入理解C++。

       其中,Godbolt是一个曾经在cppcon上介绍过的在线汇编代码分析网站,它将C++代码编译成汇编语言,并以一种用户十分友好的方式显示出来,将C++代码和汇编代码用相同颜色对应起来,当你将鼠标放到汇编指令时,会有对应的指令介绍。它支持不同版本的编译器和优化级别,支持使用第三方库,如boost、eigen等。许多文章的汇编分析都是通过它完成的。此外,Godbolt还提供了GitHub仓库,对于不方便将源代码放置在网上进行分析的公司,可以在内部部署该工具。

       Wandbox是一个支持多种语言的在线编译器网站,我们可以快速地在里面编写实验代码。它支持的语言包括C++、C、rust、python、java等。它支持多个编译器版本,使我们能够测试C++的新功能。Wandbox也是一个方便的资源,用于在不同语言间进行代码比较和实验。tp博客源码

       Quick C++ Benchmark是一个在线C++代码性能基准测试工具,它允许我们快速测试和比较小型代码片段的性能。这个工具能够帮助开发者评估代码效率和优化潜力。

       Compare C++ Build则是一个对代码编译性能进行测量的工具,它关注编译时间、CPU使用率、内存消耗等开销指标。与Quick C++ Benchmark由同一个人开发,它们共同提供了全面的性能测试解决方案。

       C++ Insight则提供了一种独特的视角,让我们可以看到C++编译器如何将C++代码转换成中间文件,尤其是模版的展开情况。这种深入的见解对于理解C++编译过程和优化代码具有重要意义。

       C++ Jupyter Notebook是Jupyter和C++解释器Cling的结合体,它允许开发者快速测试代码和可视化数据。这对于数据科学和高性能计算领域的C++开发者来说,是一个非常有用的工具。

Python与C++混合开发(VisualStudio+PyBind)

       在开发过程中,Python与C++的混合使用可以通过Visual Studio和PyBind实现。本文将指导如何在Visual Studio中创建动态链接库,并通过PyBind为C++库添加Python接口,以便于Python调用。

       步骤如下:

       1. 创建一个Visual Studio的C++动态链接库项目,详细步骤可参考作者之前的文章。

       2. 在GitHub上下载pybind(版本2..1)和Eigen(版本3.4.0)的源码,将它们解压缩并放入项目文件的deps文件夹。

       3. 配置项目属性,包括添加包含目录(添加Python和Eigen库路径),库目录(Python的lib文件夹),以及预处理器和链接器的决战公开源码设置,确保链接python3.lib或python.lib。

       4. 编写C++源代码,如include/common.h、transform_2d.h和src/transform_2d.cpp,同时在python/akai.cpp中定义Python模块和接口。

       5. 在工程中生成akai.pyd动态链接库,通过重新生成项目并查看日志确认库的生成。

       6. 在AKAI/example文件夹中,通过终端运行jupyter notebook,并编写Python脚本,导入akai的tf2d模块,调用RotationMatrix函数,验证接口的正确性。

       完成以上步骤后,你将能够在Visual Studio中成功混合使用Python和C++,并利用PyBind建立两者间的交互。

window 配置eigen3环境

       在VS 、CMake 3..2和GCC/G++ 8.1的环境中配置Eigen3库的步骤如下:

       首先,从官网下载Eigen3源码包。

       接着,进行解压操作以准备编译。

       进入步骤3,编译并安装。执行以下命令:

       创建一个名为"build"的目录。

       切换到该目录。

       使用CMake构建库:运行`cmake ..`。默认安装路径为C:\Program Files (x)\Eigen3,但为了便于管理,可以选择将安装文件复制到D盘,并移除C盘原有的文件。

       Eigen3是一个模板库,主要包含头文件和xx.cmake文件,不包含预编译的库。

       在进行测试时,需要编写测试文件。创建一个cmakeLists.txt和一个main.cpp文件。

       继续测试步骤,你可以选择以下两种方法:

       创建新的"build"目录,切换并运行`cmake ..`。这将生成一个Visual Studio解决方案文件,用于在VS中进行工程操作。

       或者,如果使用MinGW Makefiles,执行`cmake .. -G "MinGW Makefiles"`后,进行`make`,直接生成可执行文件。

Eigen的介绍、安装与入门操作

       Eigen是一个C++的开源模板库,专用于线性代数运算,包括向量和矩阵操作,以及数值分析等。它以头文件形式存在,无需编译,只需在cpp文件中添加`#include "Eigen/Dense"`即可使用。

       安装与入门

       在Ubuntu Server .上,Eigen的安装有两条路径:通过apt命令或手动编译。

       1. apt命令安装

       虽然简单,但apt包更新较慢,可能不是最新版本,这可能影响依赖于最新Eigen的库的使用。检查版本的命令是:`apt-cache policy eigen`。

       2. 手动编译安装

       从Eigen官网下载源码或使用wget,解压后进入目录,然后进行编译。安装成功后,可以通过编写并运行代码验证,如`MatrixXd matrix = MatrixXd::Random(2, 2); cout << matrix << endl;`。

       实例演示

       矩阵操作

       创建一个2x2矩阵,赋值并输出,如`MatrixXd m = MatrixXd::Random(2, 2); cout << m << endl;`。

       矩阵与向量

       定义一个3x3矩阵和3维向量,进行矩阵加常数和矩阵向量乘法,展示其运算结果。

       总结

       本文简要介绍了Eigen的基本概念、安装方法、头文件使用以及入门级的矩阵向量操作。深入学习Eigen,还有更多内容等待探索。

坐标转换&点云变换&姿态互转| TransForms3d

       本文分享的开源库TransForms3d,专为坐标转换和点云变换提供解决方案,基于Eigen库构建,无需额外依赖,适用于机器人开发和导航系统构建。

       开源地址:gitee.com/ohhuo/transfo... 或 github.com/fishros/tran...

       该库提供丰富的函数,覆盖角度、欧拉角、四元数和齐次矩阵等基础转换,以及坐标变换组操作。

       安装与使用

       1. **源码引入**:将trans_forms_group.cpp,trans_forms.cpp,transforms3d.h文件复制至项目中。

       2. **编译安装**:根据项目需求进行编译。

       3. **使用样例**:

        - **手眼矩阵估算**:通过TransformsGroup实现。

        - **点云坐标转换**:利用TransformsGroup完成。

        - **欧拉角转换**:支持多种格式转换。

       函数列表

       基础部分:角度、弧度、欧拉角、四元数、齐次矩阵等转换。

       坐标变换组:添加、打印、查找坐标转换关系。

       鸣谢与反馈

       欢迎贡献代码、提供反馈,共同提升TransForms3d库的性能与功能。

Eigen3不同版本切换

       在探索SLAM技术的过程中,版本问题常常成为编译挑战的关键。为此,我整理了一篇关于Eigen版本切换的实用指南,帮助你在不同项目中轻松转换。让我们从apt-get安装开始,它是最常用且便捷的方式:

       首先,你可以使用sudo apt-get install libeigen3-dev命令,apt-get的安装路径通常在/usr/include下的eigen3文件夹中(见下图)。

       如果你需要特定版本,如Eigen3.3.9,源码编译是你的选择。以这个版本为例:

       首先,从GitHub或GitLab下载所需的版本,比如:

       # git clone /libeigen/eigen.git

       wget /libeigen/eigen/-/archive/3.3.9/eigen-3.3.9.zip

       unzip eigen-3.3.9.zip

       cd eigen-3.3.9

       mkdir build && cd build

       cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=~/eigen_output ..

       make && make install

       编译完成后,你将在~/eigen_output目录下找到eigen3库。之后,将生成的库文件重命名,如sudo mv eigen3 eigen,便于版本区分。

       Ubuntu系统通过eigen3.pc文件管理版本查找。apt-get安装的版本位于/usr/share/pkgconfig,而源码编译的版本在安装目录的share/pkgconfig。对比两者,确保保留适当的eigen3.pc文件,修改Version行指向所需的版本,然后重命名eigen3路径:

       执行如下命令进行版本切换:sudo mv eigen3 eigen,将当前版本重命名;sudo mv eigen eigen3,将新版本设置为主用。这样,通过路径重定向,版本切换顺利完成。

       如果你在实际操作中遇到问题,这个指南希望能作为参考。祝你在Eigen版本管理上得心应手!

       (注意:以上内容旨在提供指导,实际操作时请确保对文件和路径有充分的理解,以避免可能的冲突。)

vs已经在vc++目录中加入eigen的目录为什么还是提示找

       欲在Visual Studio 中集成著名的矩阵运算库Eigen,本文提供详细步骤。首先,访问Eigen官网下载3.3.8版本源码。在Visual Studio中创建空项目。为简化管理,不勾选将解决方案和项目置于同一目录选项,以确保文件结构清晰。创建src、include、deps、config等文件夹,Eigen源码置于deps/eigen目录下。

       配置项目属性,添加Eigen目录。在项目属性页中选择C/C++标签进行调整,确保文件夹路径正确设置。创建test_eigen.cpp文件进行代码测试,验证配置是否正确。若项目多于一个,例如Project2,需将Eigen目录添加至其C/C++属性页的附加包含目录中,并确保路径相对项目文件夹。创建Project2/src目录,添加测试代码,并设置Project2为启动项,运行以验证配置。

       总结,本文详细阐述了如何在Visual Studio 中集成Eigen库,并说明了处理多项目情况的方法。此过程对于集成其他库应具相似性。欢迎关注个人网站以及GzH: SLAM学习er,作者将持续更新更多内容。

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