此程序为用matlab编写的基于最小二乘法通过求解广义矩阵特征值及特征向量进行椭圆曲线拟合程序。 程序中x,y分别为采样点的横纵坐标。生成的结果矩阵为椭圆曲线aX^2+bXY+cY^2+dX+eY+f=0中的各项系数。

Eigen3安装测试代码

Eigen是一个非常实用的C++矩阵运算库，其只需要包含头文件，而且功能强大、矩阵运算效率高，C++配上Eigen之后，使用起来的方便程度可以和matlab媲美。这个文档给出了很多使用Eigen的实用技巧。

Eigen3库虽然可以不编译，但是我为了编译Ceres库还是把Eigen库编译了一下，Eigen库编译不会生成动态链接库，只会有include文件和share文件，主要是使用include文件中的eigen3文件夹

最近在学习ceres，以前是用vs2017编译的，昨天测试的时候发现使用vs2019竟然不能使用的重新编译，因此使用vs2019重新编译了一下ceres、eigen、gflags、glog、suitesparse的源码，整了一天才编译成功，真的挺难的，希望以后没有难编译的库，上传csdn以后再也不编译这几个库了

一、Eigen 介绍 二、Eigen 的下载 三、Eigen 的配置 3.1 在 Qt 下配置 3.2 在 Visual Studio (VS) 下配置 四、Eigen 的使用 4.1 矩阵和向量的初始化 4.2 矩阵元素的赋值 4.3 矩阵元素的访问 4.4 获取矩阵大小 4.5 特殊矩阵的定义 4.5.1 全0矩阵 4.5.2 全1矩阵 4.5.3 矩阵置0 4.5.4 矩阵置1 4.5.5 随机矩阵 4.5.6 置为单位阵（不一定是方阵） 4.5.7 矩阵填充 4.5.8 将向量转为对角阵 4.6 矩阵运算 4.6.1 矩阵相乘 4.6.2 矩阵转置 4.6.3 矩阵求逆 4.6.4 求矩阵的特征值和特征向量 4.6.5 矩阵的SVD分解 4.6.6 计算矩阵的伪逆

C ++上的卡尔曼滤波器（本征） 这是使用库在C ++中实现的基本卡尔曼滤波器实现。 它可以直接实现算法，如或在此演示。 该代码的整体结构是从借用，并将其扩展为允许输入控制。 有一个测试程序可以根据嘈杂的观测值估计弹丸的运动。 要运行它，请使用CMake： cd kalmanfilter-cpp mkdir build cd build cmake .. make -j4 ./kalman-test 注意：您可能必须在CMakeLists.txt指定Eigen库的路径。

C++的矩阵库——EIGEN，通过这个矩阵库，可以很方便的使用matlab的矩阵计算

obb树的完整代码，可以运行，测试函数需要自己根据自己需要写导入数据的函数。

Windows下强大的C++矩阵运算库 Engin3 速度超过opencv 导入项目方便。