1.Python与C++混合开发(VisualStudio+PyBind11)
2.Eigen3不同版本切换
3.window 配置eigen3环境
4.g2o：非线性优化与图论的码分结合
5.vs2019已经在vc++目录中加入eigen的目录为什么还是提示找
6.坐标转换&点云变换&姿态互转| TransForms3d

Python与C++混合开发(VisualStudio+PyBind11)

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

       步骤如下：

       1. 创建一个Visual Studio的码分html5聊天室源码C++动态链接库项目，详细步骤可参考作者之前的码分文章。

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

       3. 配置项目属性，码分包括添加包含目录（添加Python和Eigen库路径），码分库目录（Python的码分lib文件夹），以及预处理器和链接器的码分设置，确保链接python3.lib或python.lib。码分

       4. 编写C++源代码，码分如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。

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金龙分时指标源码关键。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。新版财富阶梯源码

       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。）

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，付费解析源码用于在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。

g2o：非线性优化与图论的结合

       g2o，全名General Graph Optimization，是用于解决非线性优化问题的一种工具。它的核心在于提供了一种通用的框架，通过自定义图中的顶点和边，几乎可以处理任何能够用图表示的优化问题。常见应用如bundle adjustment、ICP、数据拟合等。

       从技术实现层面看，g2o是一个基于C++的开源项目，采用cmake构建。它广泛使用模板类来实现高度可扩展性和灵活性，特别是通过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。java过滤系统源码

       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，进行详细的代码分析和实验，以深入了解其内部实现和优化策略。

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。

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。

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。

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。

       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。