C++ RGB图像的特征阵列

我正在尝试使用特征库进行一些简单的图像处理。我会使用Array3f作为RGB三元组，使用数组保存RGB图像。这似乎部分起作用，我可以方便地对图像进行组件式的加法、乘法和除法。但某些操作（特别是涉及减法或求反）似乎会产生编译错误。下面是一个简单的例子：

#include <Eigen/Core>

using namespace Eigen;

int main(void)
{
    typedef Array<Array3f, Dynamic, Dynamic> MyArray;
    MyArray m(2,2);

    // all of the following should have the same mathematical effect

    Array3f v = -Array3f(5.0f);             // this compiles

    MyArray a = m + v;                      // this compiles
    MyArray b = m + Array3f(-5.0f);         // this compiles
    MyArray c = m + (-Array3f(5.0f));       // this doesn't compile
    MyArray d = m - Array3f(5.0f);          // this doesn't compile
}

#包括
使用名称空间特征；
内部主（空）
{
typedef数组MyArray；
mym阵列m（2,2）；
//以下所有内容应具有相同的数学效果
Array3f v=-Array3f（5.0f）；//编译
MyArray a=m+v；//编译
MyArray b=m+Array3f（-5.0f）；//编译
MyArray c=m+（-Array3f（5.0f））；//这不会编译
MyArray d=m-Array3f（5.0f）；//这不可编译
}

上面的代码给了我三个错误：

./Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:128:7: error: no member named
      'YOU_MIXED_DIFFERENT_NUMERIC_TYPES__YOU_NEED_TO_USE_THE_CAST_METHOD_OF_MATRIXBASE_TO_CAST_NUMERIC_TYPES_EXPLICITLY' in
      'Eigen::internal::static_assertion<false>'
      EIGEN_CHECK_BINARY_COMPATIBILIY(BinaryOp,typename Lhs::Scalar,typename Rhs::Scalar);
...

./Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:187:14: error: no matching function for call to object of type 'const
      Eigen::internal::scalar_sum_op<Eigen::Array<float, 3, 1, 0, 3, 1> >'
      return derived().functor()(derived().lhs().coeff(index),
...

./Eigen/src/Core/../plugins/ArrayCwiseBinaryOps.h:208:10: error: no viable conversion from 'const
      CwiseBinaryOp<internal::scalar_sum_op<Scalar>, const Eigen::Array<Eigen::Array<float, 3, 1, 0, 3, 1>, -1, -1, 0, -1, -1>, const
      Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_opposite_op<float>, const Eigen::Array<float, 3, 1, 0, 3, 1> > >' to 'const
      CwiseUnaryOp<internal::scalar_add_op<Scalar>, const Eigen::Array<Eigen::Array<float, 3, 1, 0, 3, 1>, -1, -1, 0, -1, -1> >'
  return *this + (-scalar);
...

/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:128:7:错误：未指定任何成员
“您混合了不同的数值类型，您需要使用矩阵的方法来显式转换数值类型”
'Eigen:：internal:：static_断言'
特征检查二进制兼容性（BinaryOp，typename Lhs:：Scalar，typename Rhs:：Scalar）；
...
./Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:187:14:错误：没有匹配函数用于调用“const”类型的对象
特征：：内部：：标量和'
返回派生函数（）.functor（）（派生函数（）.lhs（）.coeff（索引），
...
./Eigen/src/Core/。/plugins/arrayWiseBinaryOps.h:208:10:错误：从“const”没有可行的转换
CwiseBinaryOp“到”常量
CwiseUnaryOp'
返回*此+（-标量）；
...

我认为Eigen不应该以这种方式使用（向量是“标量”类型）。我不知道是什么原因导致一些表达式编译，但对于那些没有编译的表达式，这是因为Eigen在两个

数组上看到了
+
操作，左侧数组的标量=
数组3f
，右侧数组的标量=
浮点
，并将其标记为不兼容。
问题是Eigen使用了延迟求值而
（-Array3f（5.0f））
实际上是一个表达式，而不是一个数组。我不确定到底是什么失败了，我现在没有足够的时间来研究它。在我继续之前，我必须说
Array3f（float）
没有有效的构造函数，我将继续回答
Array3f（5.0f，4.0f，3.1f）

简单快捷的破解方法是强制求反数组的值，并使用
+
操作

MyArray c = m + (-Array3f(5.0f, 4.0f, 3.1f)).eval();

工作。优点：快速实现。缺点：没有延迟计算，因为
eval（）
将创建一个新的否定数组。这也会使代码更难看。
如果有人感兴趣：上面的示例使用Eigen 3.3rc1编译并运行良好（最有可能的是，因为Eigen 3.3-alpha也很好）

我仍然认为这个特性是实验性的，因为它既不是文档化的，也不是测试套件的一部分（就我所见）。
我不明白为什么这应该是一个问题。解释使用自定义标量类型的要求，Araya3f本身似乎满足了所有这些要求。也就是说，它1）。重载标准算术运算符，2）专门处理NumTraits，3）重载有意义的数学函数。请注意，如果我使用自己的Color3f类（它不是从Array3f继承的）进行定义，则一切正常。同样值得注意的是，Array3f可以很好地进行加法、乘法和除法运算。仅减法和求反失败。请注意，对于这样小的固定大小数组，显式求值不是问题，因为值保留在寄存器中，并且没有创建实际的临时值。这似乎是一个不令人满意的解决方法（即使速度很快）。上下文：目标是使用特征数组类作为框架中颜色数据的容器，作为家庭作业的一部分分发给大学生。要求学生在各种特殊情况下调用eval（）可能会导致很多混乱和令人沮丧的调试过程。