コード例 #1
0
IGL_INLINE void igl::normalize_row_sums(
  const Eigen::MatrixBase<DerivedA>& A,
  Eigen::MatrixBase<DerivedB> & B)
{
#ifndef NDEBUG
  // loop over rows
  for(int i = 0; i < A.rows();i++)
  {
    typename DerivedB::Scalar sum = A.row(i).sum();
    assert(sum != 0);
  }
#endif
  B = (A.array().colwise() / A.rowwise().sum().array()).eval();
}
コード例 #2
0
ファイル: transform.hpp プロジェクト: fallfromgrace/eigencv
		Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<typename matrix::Scalar, matrix::Rows + 1, matrix::Rows + 1>> get_rigid_transform(
			const Eigen::MatrixBase<matrix>& a,
			const Eigen::MatrixBase<matrix>& b)
		{
			Eigen::Matrix<typename matrix::Scalar, matrix::Rows + 1, matrix::Rows + 1> transform = 
				Eigen::Matrix<typename matrix::Scalar, matrix::Rows + 1, matrix::Rows + 1>::Identity();

			auto centroid_a = a.colwise() - a.rowwise().mean();
			auto centroid_b = b.colwise() - b.rowwise().mean();

			auto svd = (centered_a * centered_b.transpose()).eval().jacobiSVD(Eigen::ComputeFullU | Eigen::ComputeFullV);
			auto U = svd.matrixU();
			auto V = svd.matrixV();
			auto R = (V * U.transpose()).eval();
			auto C = Eigen::Matrix<typename matrix::Scalar, matrix::Rows, matrix::Rows>::Identity().eval();
			C(matrix::Rows - 1, matrix::Rows - 1) = R.determinant();
			R = V * C * U.transpose();
			auto T = -R * centroid_a + centroid_b;

			transform.block<matrix::Rows, matrix::Rows>(0, 0) = R;
			transform.block<matrix::Rows, 1>(0, matrix::Rows) = T;

			return transform;
		}