第一预备役:Boost
截止今日,官方最新版本为1.54,VS可以通过下载源码编译运行,例程如:
vs2012编译boost_1_53_0:
http://blog.csdn.net/liukang0618/article/details/9149881
补充:我安装时正好是VS2012出现问题,tools工具损坏,没心情修补,直接下载的exe包:
地址:http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost-binaries/1.54.0/自己进行挑选合适的版本进行安装即可,省去了编译步骤。
百科上的评论,有点意思:
Boost 包含近百个程序库,其中不乏具有工程实用价值的佳品。每个人口味与技术背景不一样,对 Boost 的取舍也不一样。就我的个人经验而言,首先可以使用绝对无害的库,例如 noncopyable、scoped_ptr、static_assert 等,这些库的学习和使用都比较简单,容易入手。其次,有些功能自己实现起来并不困难,正好 Boost 里提供了现成的代码,那就不妨一用,比如date_time 和 circular_buffer 等。然后,在新项目中,对于消息传递和资源管理可以考虑采用更加现代的方式,例如用 function/bind 在某些情况下代替虚函数作为库的回调接口、借助shared_ptr实现线程安全的对象回调等等。这二者会影响整个程序的设计思路与风格,需要通盘考虑,如果正确使用智能指针,在现代 C++ 程序里一般不需要出现 delete 语句。最后,对某些性能不佳的库保持警惕,比如 lexical_cast。总之,在项目组成员人人都能理解并运用的基础上,适当引入现成的 Boost 组件,以减少重复劳动,提高生产力。
2.C++矩阵处理工具——Eigen
不可否认,此女子的逻辑很清晰...:文章链接:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7781936
若有评论,希望到原文....
首先推荐几个可以在C++中调用的数学平台:eigen、bias、lapack、svd、CMatrix,本文着重eigen做以讲解,希望对各位有所帮助。
下面是本文主线,主要围绕下面几点进行讲解:
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Eigen是什么?
Eigen3哪里下载?
Eigen3的配置
Eigen3 样例代码有没有?
去哪里更深入学习?
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Eigen是什么?
Eigen是C++中可以用来调用并进行矩阵计算的一个库,里面封装了一些类,需要的头文件和功能如下:
Eigen的主页上有一些更详细的Eigen介绍。
Eigen3哪里下载?
这里是我下好的,这里是官网主页,请自行下载,是个code包,不用安装。
Eigen的配置
直接上图了,附加包含目录那里填上你放Eigen文件夹的位置即可。
Eigen的样例代码有没有?
当然有,这篇文章重点就是这里!
以下是我整理的一些常用操作,基本的矩阵运算就在下面了,算是个入门吧~主要分以下几部分:
建议大家放到编译环境里去看,因为我这里有一些region的东西,编译器下更方便看~
- #include <iostream>
- #include <Eigen/Dense>
- //using Eigen::MatrixXd;
- using namespace Eigen;
- using namespace Eigen::internal;
- using namespace Eigen::Architecture;
- using namespace std;
- int main()
- {
- #pragma region one_d_object
- cout<<"*******************1D-object****************"<<endl;
- Vector4d v1;
- v1<< 1,2,3,4;
- cout<<"v1=\n"<<v1<<endl;
- VectorXd v2(3);
- v2<<1,2,3;
- cout<<"v2=\n"<<v2<<endl;
- Array4i v3;
- v3<<1,2,3,4;
- cout<<"v3=\n"<<v3<<endl;
- ArrayXf v4(3);
- v4<<1,2,3;
- cout<<"v4=\n"<<v4<<endl;
- #pragma endregion
- #pragma region two_d_object
- cout<<"*******************2D-object****************"<<endl;
- //2D objects:
- MatrixXd m(2,2);
- //method 1
- m(0,0) = 3;
- m(1,0) = 2.5;
- m(0,1) = -1;
- m(1,1) = m(1,0) + m(0,1);
- //method 2
- m<<3,-1,
- 2.5,-1.5;
- cout <<"m=\n"<< m << endl;
- #pragma endregion
- #pragma region Comma_initializer
- cout<<"*******************Initialization****************"<<endl;
- int rows=5;
- int cols=5;
- MatrixXf m1(rows,cols);
- m1<<( Matrix3f()<<1,2,3,4,5,6,7,8,9 ).finished(),
- MatrixXf::Zero(3,cols-3),
- MatrixXf::Zero(rows-3,3),
- MatrixXf::Identity(rows-3,cols-3);
- cout<<"m1=\n"<<m1<<endl;
- #pragma endregion
- #pragma region Runtime_info
- cout<<"*******************Runtime Info****************"<<endl;
- MatrixXf m2(5,4);
- m2<<MatrixXf::Identity(5,4);
- cout<<"m2=\n"<<m2<<endl;
- MatrixXf m3;
- m3=m1*m2;
- cout<<"m3.rows()="<<m3.rows()<<" ; "
- <<"m3.cols()="<< m3.cols()<<endl;
- cout<<"m3=\n"<<m3<<endl;
- #pragma endregion
- #pragma region Resizing
- cout<<"*******************Resizing****************"<<endl;
- //1D-resize
- v1.resize(4);
- cout<<"Recover v1 to 4*1 array : v1=\n"<<v1<<endl;
- //2D-resize
- m.resize(2,3);
- m.resize(Eigen::NoChange, 3);
- m.resizeLike(m2);
- m.resize(2,2);
- #pragma endregion
- #pragma region Coeff_access
- cout<<"*******************Coefficient access****************"<<endl;
- float tx=v1(1);
- tx=m1(1,1);
- cout<<endl;
- #pragma endregion
- #pragma region Predefined_matrix
- cout<<"*******************Predefined Matrix****************"<<endl;
- //1D-object
- typedef Matrix3f FixedXD;
- FixedXD x;
- x=FixedXD::Zero();
- x=FixedXD::Ones();
- x=FixedXD::Constant(tx);//tx is the value
- x=FixedXD::Random();
- cout<<"x=\n"<<x<<endl;
- typedef ArrayXf Dynamic1D;
- //或者 typedef VectorXf Dynamic1D
- int size=3;
- Dynamic1D xx;
- xx=Dynamic1D::Zero(size);
- xx=Dynamic1D::Ones(size);
- xx=Dynamic1D::Constant(size,tx);
- xx=Dynamic1D::Random(size);
- cout<<"xx=\n"<<x<<endl;
- //2D-object
- typedef MatrixXf Dynamic2D;
- Dynamic2D y;
- y=Dynamic2D::Zero(rows,cols);
- y=Dynamic2D::Ones(rows,cols);
- y=Dynamic2D::Constant(rows,cols,tx);//tx is the value
- y=Dynamic2D::Random(rows,cols);
- #pragma endregion
- #pragma region Arithmetic_Operators
- cout<<"******************* Arithmetic_Operators****************"<<endl;
- //add & sub
- MatrixXf m4(5,4);
- MatrixXf m5;
- m4=m2+m3;
- m3-=m2;
- //product
- m3=m1*m2;
- //transposition
- m5=m4.transpose();
- //m5=m.adjoint();//伴随矩阵
- //dot product
- double xtt;
- cout<<"v1=\n"<<v1<<endl;
- v2.resize(4);
- v2<<VectorXd::Ones(4);
- cout<<"v2=\n"<<v2<<endl;
- cout<<"*************dot product*************"<<endl;
- xtt=v1.dot(v2);
- cout<<"v1.*v2="<<xtt<<endl;
- //vector norm
- cout<<"*************matrix norm*************"<<endl;
- xtt=v1.norm();
- cout<<"norm of v1="<<xtt<<endl;
- xtt=v1.squaredNorm();
- cout<<"SquareNorm of v1="<<xtt<<endl;
- #pragma endregion
- cout<<endl;
- }
去哪里更深入学习?
Please refer to Eigen中的类及函数、Eigen的官方教程,和一些教程上的相关内容。
3.FLANN - Fast Library for Approximate Nearest Neighbors
目前最完整的(近似)最近邻开源库。不但实现了一系列查找算法,还包含了一种自动选取最快算法的机制。
FLANN is written in C++ and contains bindings for the following languages: C, MATLAB and Python.算是比较完整的支持吧!
http://www.cs.ubc.ca/research/flann/
官网的介绍非常详细,几乎是面面俱到,希望能仔细阅读....
其中有一条新闻:
- You can find binary installers for FLANN on the Point Cloud Library project page. Thanks to the PCL developers!
此外,视觉博客的相关介绍:http://www.cvchina.info/tag/flann/
4.VTK 视觉化工具函数库
转自维基:http://zh.wikipedia.org/wiki/VTK
视觉化工具函式库(VTK, Visualization Toolkit)是一个开放源码,跨平台、支援平行处理(VTK曾用于处理大小近乎1个Petabyte的资料,其平台为美国Los Alamos国家实验室所有的具1024个处理器之大型系统)的图形应用函式库。2005年实曾被美国陆军研究实验室用于即时模拟俄罗斯制反导弹战车ZSU23-4受到平面波攻击的情形,其计算节点高达2.5兆个之多。
该函式库以开放源码的BSD授权释出。
官方主页:http://www.vtk.org/