【转】C++矩阵运算库推荐

【原文链接】http://www.52ml.net/13002.html

Armadillo:C++下的Matlab替代品

地址:http://arma.sourceforge.net/

许可证:MPL 2.0

目前使用比较广的C++矩阵运算库之一,是在C++下使用Matlab方式操作矩阵很好的选择,许多Matlab的矩阵操作函数都可以找到对应,这 对习惯了Matlab的人来说实在是非常方便,另外如果要将Matlab下做研究的代码改写成C++,使用Armadillo也会很方便,这里有一个简易的Matlab到Armadillo的语法转换。下面列了一些Armadillo的特性:

  • 支持整数,浮点数,和复数矩阵。
  • 支持矩阵逐元素操作,包括abs · conj · conv_to · eps · imag/real · misc functions (exp, log, pow, sqrt, round, sign, …) · trigonometric functions (cos, sin, …)等等。
  • 支持矩阵分块操作。
  • 支持对整体矩阵的操作diagvec · min/max · prod · sum · statistics (mean, stddev, …) · accu · as_scalar · det · dot/cdot/norm_dot · log_det · norm · rank · trace等等。
  • Matlab用户,你甚至可以找到你熟悉的hist · histc · unique · cumsum · sort_index · find · repmat · linspace等函数。
  • 除了自带的矩阵基本运算之外,可自动检测是否安装有BLAS,或更快的 OpenBLAS, Intel MKL, AMD ACML,并使用他们替代自带基本运算实现。
  • 提供接口使用LAPACK进行矩阵分解运算,svd · qr · lu · fft等等。
  • 提供了稀疏矩阵类,支持常用操作,但暂时没有矩阵分解的实现。
  • 更新比较活跃,有一些计算机视觉、机器学习、物理方面的开源项目在使用,比如MLPACK (Machine Learning Library)。

总体来讲很好用的矩阵库,速度上因为可以使用OpenBLAS等库进行加速,因此还是不错的。网上可以找到一个叫 Nghia Ho的人写的关于和eigen及opencv的速度比较做参考,速度略优。不过也由于依赖LAPACK等库完成矩阵分解计算,在windows上运行可能会比较痛苦。

Eigen3:强大且只需头文件

地址:http://eigen.tuxfamily.org/

许可证:主要为MPL 2.0,部分有来自第三方的代码为LGPL

非常强大的矩阵运算库,我一直在用,大家用了都说好。使用类似Matlab的方式操作矩阵,可以在这里查看官方的与Maltab的对应关系,个人感觉单纯讲和Matlab的对应的话,可能不如Armadillo对应的好,但功能绝对强大。Eigen包含了绝大部分你能用到的矩阵算法,同时提供许多第三方的接口。Eigen一个重要特点是没有什么依赖的库,本身仅有许多头文件组成,因此非常轻量而易于跨平台。你要做的就是把用到的头文件和你的代码放在一起就可以了。Eigen的一些特性:

  • 支持整数、浮点数、复数,使用模板编程,可以为特殊的数据结构提供矩阵操作。比如在用ceres-solver进行做优化问题(比如bundle adjustment)的时候,有时候需要用模板编程写一个目标函数,ceres可以将模板自动替换为内部的一个可以自动求微分的特殊的double类型。而如果要在这个模板函数中进行矩阵计算,使用Eigen就会非常方便。
  • 支持逐元素、分块、和整体的矩阵操作。
  • 内含大量矩阵分解算法包括LU,LDLt,QR、SVD等等。
  • 支持使用Intel MKL加速
  • 部分功能支持多线程
  • 稀疏矩阵支持良好,到今年新出的Eigen3.2,已经自带了SparseLU、SparseQR、共轭梯度 (ConjugateGradient solver)、bi conjugate gradient stabilized solver等解稀疏矩阵的功能。同时提供SPQRUmfPack等外部稀疏矩阵库的接口。
  • 支持常用几何运算,包括旋转矩阵、四元数、矩阵变换、AngleAxis(欧拉角与Rodrigues变换)等等。
  • 更新活跃,用户众多(Google、WilliowGarage也在用),使用Eigen的比较著名的开源项目有ROS(机器人操作系统)、PCL(点云处理库)、Google Ceres(优化算法)。OpenCV自带到Eigen的接口。

总体来讲,如果经常做一些比较复杂的矩阵计算的话,或者想要跨平台的话,非常值得一用。

时间: 2024-10-31 19:54:49

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