eigen

openMP---第一篇

我与影子孤独终老i 提交于 2020-12-01 00:20:39
openMP 处理for循环 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// / template <typename PointInT, typename PointOutT> void pcl::MovingLeastSquares <PointInT, PointOutT>::performProcessing (PointCloudOut & output) { // Compute the number of coefficients nr_coeff_ = (order_ + 1 ) * (order_ + 2 ) / 2 ; size_t mls_result_index = 0 ; #ifdef _OPENMP // (Maximum) number of threads const unsigned int threads = threads_ == 0 ? 1 : threads_; // Create temporaries for each thread in order to avoid synchronization typename PointCloudOut::CloudVectorType projected

PCL点云库:对点云进行变换(Using a matrix to transform a point cloud)

微笑、不失礼 提交于 2020-11-24 02:24:02
点云数据可以用ASCII码的形式存储在PCD文件中(关于该格式的描述可以参考链接: The PCD (Point Cloud Data) file format )。为了生成三维点云数据,在excel中用rand()函数生成200行0-1的小数,ABC三列分别代表空间点的xyz坐标。 # .PCD v.7 - Point Cloud Data file format VERSION .7 FIELDS x y z SIZE 4 4 4 TYPE F F F COUNT 1 1 1 WIDTH 200 HEIGHT 1 VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0 POINTS 200 DATA ascii 0.88071666 0.369209703 0.062937221 0.06418104 0.579762553 0.221359779 ... ... 0.640053058 0.480279041 0.843647334 0.245554712 0.825770496 0.626442137   进行点云的变换主要用到的函数是pcl::transformPointCloud,函数原型为:   void pcl::transformPointCloud(const pcl::PointCloud< PointT > & cloud_in,                  

optim c++优化库配置(windows环境,mingw)

[亡魂溺海] 提交于 2020-10-02 21:13:50
optim c++优化库配置(windows环境,mingw) windows环境下做科学计算常用的库是blas,lapack,openblas等,这些和矩阵运算有关,代码也是经过高度优化,下面介绍一个轻量的c++版本优化库optim在win环境下的安装使用方法,如果是linux的话可以用包管理器安装依赖,方便很多,这里就不做介绍了。 预备软件: mingw 730(笔者将qt5自带的设置为系统全局gcc/g++环境),cmder/git bash(提供linux环境,方便执行),cmake(编译lapack使用),armadillo编译安装(可以先编译安装openblas),Eigen下载安装(其实只需要头文件即可); OpenBlas源码编译安装(https://www.openblas.net/) 下载openblas源码,解压,打开cmder终端,执行: mkdir build cd build cmake -G "MinGW Makefiles" .. cmake-gui .. #使用图形化命令查看编译选项,勾选DYNAMIC_ARCH,可以生成对芯片架构进行指令优化;天天Entry:BUILD_SHARED_LIBS,生成动态链接库 cmake --build . -j 4. #新版cmake已经支持编译命令了 cmake --install . #默认安装至"C: