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我有一个由矩阵组成的图像处理算法，我有自己的矩阵运算代码（乘法，逆......）。但是我使用的处理器是 ARM Cortex-A8 处理器，它具有 NEON 协处理器进行矢量化，因为矩阵运算是 SIMD 运算的理​​想情况，我要求编译器 (-mfpu=neon -mfloat-abi=softfp) 生成 NEON我的代码的说明，但编译器没有这样做，然后我还尝试为 Matrix 操作编写自己的 NEON 内在代码，但我发现这样做非常困难。

所以，我想到了利用Eigen库来保证矩阵运算的向量化。因此，我立即下载了 Eigen C++ 库并尝试按照他们的教程中给出的方式使用它，但不幸的是，当我运行他们的示例程序时出现编译错误。

任何有使用 Eigen 经验的人，任何例子都会很有帮助吗？请帮助我如何去做。

帮助！

谢谢

我的 Eigen 文件夹位于：/home/ubuntu/Documents/eigen我在 Eclipse 的 C++ 项目的附加目录中设置了这个路径。然后我运行以下程序（示例）-

#include <Eigen/Core>

// import most common Eigen types
USING_PART_OF_NAMESPACE_EIGEN

int main(int, char *[])
{
  Matrix3f m3;
  m3 << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9;
  Matrix4f m4 = Matrix4f::Identity();
  Vector4i v4(1, 2, 3, 4);

  std::cout << "m3\n" << m3 << "\nm4:\n"
    << m4 << "\nv4:\n" << v4 << std::endl;
}

我得到的错误 -

为项目 Test_Eigen 构建配置调试 ****

做所有

构建文件：../main.cpp

调用：Sourcery G++ C++ 编译器

arm-none-linux-gnueabi-g++ -I/home/ubuntu/Documents/eigen -O0 -g3 -Wall -c -fmessage-length=0 -fcommon -MMD -MP -MF"main.d" -MT"main .d" -mcpu=cortex-a8 -marm -o"main.o"

“../main.cpp”

../main.cpp:6: 错误: 'int' 之前的预期构造函数、析构函数或类型转换 make: *** [main.o] 错误 1

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2 回答 2

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该USING_PART_OF_NAMESPACE_EIGEN宏在 Eigen 3 中被删除。相反，只需使用

using namespace Eigen;

显然，该教程已过时。

于 2010-07-15T15:32:14.383 回答
2

我使用的是 Ubuntu 17.04，这对我有用
首先：我在eigen 官方网站
下载 egien3.3.3 。解压到一个叫eigen的目录下，cd进去。 第二种： 一个一个运行下面的命令或者把它们做成一个xxx.sh文件一次运行。


#!/bin/bash
#eigen3 install
#from: http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page
#download the package like eigen-eigen-67e894c6cd8f.tar.gz 

mkdir build
cd build
cmake -DEIGEN_TEST_NO_OPENGL=1 .. 
make 
sudo make install

最后：
做一个测试

#include <eigen3/Eigen/Core>
#include <iostream>

// import most common Eigen types
//USING_PART_OF_NAMESPACE_EIGEN
using namespace Eigen;
using namespace std;
int main(int, char *[])
{
  Matrix3f m3;
  m3 << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9;
  Matrix4f m4 = Matrix4f::Identity();
  Vector4i v4(1, 2, 3, 4);

  cout << "m3\n" << m3 << "\nm4:\n"
    << m4 << "\nv4:\n" << v4 << endl;
}

注意：
要查找您的安装结果，请参阅 /usr/local/include/eigen3/
如果有任何更改，请参阅mytinx

于 2017-06-06T05:00:02.160 回答