Eigen库的使用

Eigen库使用比较多的模板的内容，因此在编译的时候，错误提示比较complicated。有时候一个错误会导致长长的编译错误，排错、debug因此更加困难。

一些常用点

Eigen::Matrix<type, Num, Num>。type表示类型，Num表示矩阵的行和列的大小，Num可以是动态指定的，也可以预先设定好。主要的点是type在进行数据传递的时候，左值和右值的type需要匹配，不然编译报错，即使是float赋值给double，这一点常用的C++中浮点数float、double的处理不太一样。如果两边的type不一下样可以使用cast函数进行转换。
Transform< Scalar, Dim, Mode, _Options> 这个类型中Dim表示空间变换的维度，该类型使用的矩阵的维数为Dim+1，Sophus中使用Eigen::Transform<Scalar, D, Eigen::Affine>作为SE3 函数affine3的返回值。
noalias()表示在矩阵计算的时候，不需要构造临时变量。
Mat to Dynamic 直接使用Dynamic Matix构造，然后传原矩阵中的值即可。
```
#define MatToDynamic(x) MatXX(x)
```
Matrix.block<p,q>(i,j)，Block of size (p,q), starting at (i,j)。读取矩阵中的某一块Matrix.block(row_start,col_size,row_end,col_size)，读取某一行使用row(i)，读取某一列使用col(i)。对于向量的一个片段，使用函数segment，起始位置i，存取个数为n：vector.segment(i)。
类似于OpenCV，对于矩阵，我们需要一些单位矩阵使用函数setIdentity()，也可以Mat33f::Identity()返回一个I矩阵。