将 c++ 数组映射到特征矩阵答案

【问题标题】：mapping c++ array to Eigen Matrix将 c++ 数组映射到特征矩阵
【发布时间】：2015-12-09 11:40:40
【问题描述】：

我目前正在尝试做的是从我的变量输入中获取数据，将其转换为 Eigen 矩阵，进行一些计算，然后将结果映射回 C++ 数组。

       void RBM::reconstruct(double *input, double *w) 
       {

              double *data = input;
              mexPrintf("\n");

           for (int j = 0; j < 6; j++){
             mexPrintf("%f", data[j]);
           }
                mexPrintf("\n");

            Map<MatrixXd> XX(data,6,6);
            MatrixXd resultEigen;
            double *result;

           Map<MatrixXd>( result, 6, 6 ) =   XX;
           resultEigen = XX.transpose();

           Map<MatrixXd>( result, resultEigen.rows(), resultEigen.cols() ) = resultEigen;
         }

上面的代码可以编译，但我得到（运行时错误）可能链接到访问冲突，我无法真正弄清楚问题出在哪里。感谢您的任何提示。

【问题讨论】：

result 未分配。
你好 akakatak，我认为分配将动态完成。我对 Eigen Library 不是很熟悉。
这是一个关于Eigen::Map 的reference。它说'一个矩阵或向量表达式映射一个现有数组的数据。 表达式 表示该对象在 rum-time 中不保存任何数据。它只是一个包装器。 existing 意味着你必须准备一个数组，因为这个对象只是一个表达式。
我认为这与 MATLAB 无关！
如果我没记错的话，你应该可以通过double *result[6*6];解决问题

标签： c++ eigen

【解决方案1】：

您误解了Eigen::Map 是什么。该映射包装了一个现有的内存块，并允许您在该块上使用 Eigen 功能。使用Eigen::Map Eigen 确实可以处理任何内存分配。这允许您操作来自其他库的对象中的数据，而无需来回复制。如上所述in the comments，如果您将result 数组分配为double result[36];，程序应该可以正常运行。

【讨论】：

刚刚尝试了双重结果[36]，它实际上运行了。再次感谢 Avi Ginsburg 和所有其他人的帮助。

【解决方案2】：

#include <Eigen/Dense>
#include <kdl/jntarray.hpp>

Eigen::MatrixXd mat_1, mat_2;
KDL::JntArray arr;

mat_1 = arr.data.matrix() - mat_2 ;

这里将数组转换为矩阵

【讨论】：