动态向量的特征库内存使用
我有一个二进制文件存储float32对象（9748422 * 5）。从这样一个集合（190MB大致大小），我创建了一套本征:: VectorXd 向量（每5组件），从而将它们的9748422。底层类型是 double ，因此大约是存储它们的输入大小的两倍。 但是，运气好的话，这个过程总共需要2.5GB。这是 PROCESS_MEMORY_COUNTERS 的日志： PageFault
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注意：我已经提出这个问题，但它被关闭，因为“太广泛”没有多少解释。我不能看到这个问题可能更具体（它处理特定类的一个特定的库的具体用法...），所以我认为它是一个像“主持人的错误”，并再次问。 .. 我想使用Eigen对稀疏矩阵进行稀疏矩阵/矩阵乘法。这些矩阵已经在我在标准3阵列压缩行/列strorage中工作的代码中定义。 然后我想使用Eigen :: SparseMatrix类作为这
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RcppEigen - 从内联到包中的.cpp函数，“Map”
一切似乎都在我的包，但我想检查是否步骤，使它是正确的和关于内存使用“地图”。 （这是一个简单的例子，在内联示例和 fastLm（）示例之间。） 是一个内联函数，它获得一个矩阵的每一列的最大值： library（Rcpp）; library（inline）; library（RcppEigen）; maxOverColCpp
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从Eigen :: VectorXd获取矩阵视图/块，无需复制（共享内存）
有谁知道一个很好的方式如何我可以从一个Eigen :: VectorXf提取块，可以解释为一个特定的Eigen :: MatrixXf，而不复制数据？ （向量应该包含几个扁平矩阵） 例如。 （伪代码）： VectorXd W = VectorXd :: Zero //使用来自W的数据并从前四个元素创建矩阵视图 块 A = W.blockFromIndex（0,2,
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在Eigen中创建重塑函数
这里是Eigen中的重塑函数的代码。它工作。 typedef MatrixXd mat; typedef VectorXd vec; 地图重构（vec b，const uint n，const uint m）{ return Map（b.data（），n，m）; } 我试图为第一个参数决定正确的类型。 vec& b 仍然
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c ++检查模板参数的嵌套typedef以获取其标量基本类型
考虑下面的指数平滑器模板类。此类用于按顺序数据进行指数平滑/滤波（请参阅update方法）。 Elemtype可能是一个向量，Floattype通常是一个标量。例如 ExponentialSmoother x（0.1，Vector2f（0.5,0.5））; 在这个例子中，第二个模板参数Floattype可以被避免，因为Ei
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对RGB图像使用特征数组阵列
我试图使用Eigen库进行一些简单的图像处理。我将使用Array3f的RGB三元组和一个数组来保存一个RGB图像。这似乎部分工作，我可以方便地做图像的分量加法，乘法和除法。但某些操作（特别涉及减法或否定）似乎会产生编译错误。这里是一个最小示例： #include
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MATLAB find（）/ Nigen非零成语为Eigen
很可能这是一个非常愚蠢的问题，但我花了相当荒谬的时间寻找它的文档，没有效果。 在MATLAB中， find（）函数给我一个非零元素的索引数组。 Numpy的np.nonzero函数做类似的事情。 如何在C ++ Eigen库中做这个？我有一个布尔数组 typedef
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PCA在OpenCV中使用新的C ++接口
As an aside：如果我使用OpenCV问题淹没SO：p 我目前正在尝试移植旧的C代码以使用新的C ++接口，我已经到了重新构建我的Eigenfaces面部识别类的点。 Mat img = imread “1.jpg”）; Mat img2 = imread（“2.jpg”）; FaceDetector * detect = new HaarDetector（“haar
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元素矩阵乘法：R对Rcpp（如何加速这段代码？）
我是新的 C ++ 编程（使用 Rcpp 无缝集成到 / code>），我将感谢一些关于如何加快一些计算的建议。 考虑下面的例子： testmat testvec testmat * testvec ＃[，1] [，2] [，3] ＃[1，] 1 4 7 ＃[2，] 4 10 16 ＃[3 ，] 9 18 27 这里， R 循环使用 testvec
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使用Eigen的子矩阵和索引
我目前正在开发一个MATLAB项目，我想使用C ++和Eigen重新实现最重要的计算部分。 我想知道是否有一种方法来执行以下操作（MATLAB语法）： B = A（A 对于那些不熟悉MATLAB的人，上述命令初始化一个由 我从特征论坛，可以使用以下方式获取感兴趣的指数： MatrixXi indices =（A.array（）
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使用Eigen创建具有俯仰，偏航，滚转的旋转矩阵
如何使用特征库创建一个使用俯仰，偏航和滚动的旋转矩阵？ 解决方案 没有找到一个预构建的函数，这样做，我建了一个，这里是为了有人今后发现这个问题 Eigen :: AngleAxisd rollAngle（roll，Eigen :: Vector3d :: UnitZ（））; Eigen :: AngleAxisd yawAngle（yaw，Eigen :: Vector3d :
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Eigen：有一个内置的方法来计算样本协方差
我使用C ++中的Eigen库：我目前正在计算协方差矩阵，如下： Eigen :: MatrixXd covariance_matrix = Eigen :: MatrixXd :: Constant（21，21，0）; data mean = calc_mean（all_data） for（int j = 0; j for（int k = 0; k for（std :: vec
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如何将稀疏矩阵转换为密集矩阵
有没有一种简单快捷的方法将稀疏矩阵转换为双精度矩阵？ 因为我的 SparseMatrix 不再稀疏，但在一些矩阵产品后变得密集。 我有另一个问题：Eigen库有优异的性能，这是怎么可能的？我不明白为什么，因为只有头文件，没有编译源。 解决方案 让我们声明两个矩阵： p> SparseMatrix spMat; MatrixXd dMat;
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计算包含高维矢量的两个矩阵之间的最小欧氏距离的最快方法
我在另一个线程，但后来我专注于如何使用OpenCV。无法实现我最初想要的，我会在这里询问我想要什么。 我有两个矩阵。矩阵a是2782x128，矩阵b是4000x128，都是无符号的char值。这些值存储在单个数组中。对于a中的每个向量，我需要b中的向量的索引与最接近的欧几里得距离。 好，现在我的代码实现这一点： #include #include
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从2d std :: vector初始化一个Eigen :: MatrixXd
这应该是很简单，但我不能找到一个办法在Eigen文档。 说我有一个2D向量，即 std :: vector > data 假设它填充有 10 x 4 数据集。 如何使用此数据填写 Eigen :: MatrixXd mat 。 显而易见的方法是使用如下的for循环： ＃伪代码 Eigen :: MatrixXd
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