特征：用步幅映射数组中的非连续数据

Question

我在内存中有一个数据数组（double *），如下所示：

[x0,y0,z0,junk,x1,y1,z1,junk,...]

我想将它映射到一个特征向量，并通过执行以下操作实际上删除垃圾值：

Eigen::Map<
  Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1, Eigen::ColMajor>,
  Eigen::Unaligned,
  Eigen::OuterStride<4>
  >

但它不起作用，因为outrtride似乎仅限于2D矩阵。

有什么诀窍可以做我想要的吗？

非常感谢！

Answer 1

使用Eigen的头部，您可以将其映射为2D矩阵，然后将其视为1D向量：

auto m1 = Matrix<double,3,Dynamic>::Map(ptr, 3, n, OuterStride<4>());
auto v = m1.reshaped(); // new in future Eigen 3.4

但要注意访问这样的v涉及昂贵的整数除法/模数。

Answer 2

如果你想要一个与Eigen 3.3兼容的解决方案，你可以做这样的事情

VectorXd convert(double const* ptr, Index n)
{
    VectorXd res(n*3);
    Matrix3Xd::Map(res.data(), 3, n) = Matrix4Xd::Map(ptr, 4, n).topRows<3>();
    return res;
}

但这当然会复制您可能想要避免的数据。

或者，您应该考虑是否可以将数据作为3xN数组/矩阵而不是平面向量来访问（实际上取决于您实际在做什么）。