obb和obb树代码，使用EIGEN处理矩阵。

obb树的完整代码，可以运行，测试函数需要自己根据自己需要写导入数据的函数。

#pragma once
#pragma execution_character_set（“utf-8“）
#include

//协方差矩阵
Eigen::Matrix3f MATRIXOP::CalculateCovariance（Eigen::MatrixXf pVertices）
{
	Eigen::Matrix3f covariance;
	//求取列向量均值
	Eigen::MatrixXf meanVec = pVertices.colwise（）.mean（）;
	//将列向量均值从MatrixXf 转换为行向量 RowVectorXf
	Eigen::RowVectorXf meanVecRow（Eigen::RowVectorXf::Map（meanVec.data（） pVertices.cols（）））;
	//求取上述的零均值列向量矩阵
	Eigen::MatrixXf zeroMeanMat = pVertices;
	//计算协方差矩阵
	zeroMeanMat.rowwise（） -= meanVecRow;
	if （pVertices.rows（） == 1）
		covariance = （zeroMeanMat.adjoint（）*zeroMeanMat） / static_cast（pVertices.rows（））;
	else
		covariance = （zeroMeanMat.adjoint（）*zeroMeanMat） / static_cast（pVertices.rows（） - 1）;
	return covariance;
}

//特征值//特征向量//排序（按照特征值从大到小排序）//schmidt正交
Eigen::Matrix3f MATRIXOP::CalculateEigenvectors（Eigen::Matrix3f covariance）
{
	EigenSolver eig（covariance）;
	//特征值
	Eigen::Matrix3f eigenvalue = eig.pseudoEigenvalueMatrix（）;
	//特征向量
	Eigen::Matrix3f eigenvectors = eig.pseudoEigenvectors（）;
	//对特征值进行从大到小排序
	Eigen::RowVector3f eigenvalueVec = eigenvalue.colwise（）.sum（）;
	unsigned int index[3] = { 012 };
	for （int i = 0; i< 2; i++）
		for （int j = 0;j< 2 - i;j++）
			if （eigenvalueVec[j] < eigenvalueVec[j + 1]）
			{
				float temp = eigenvalueVec[j];
				eigenvalueVec[j] = eigenvalueVec[j + 1];
				eigenvalueVec[j + 1] = temp;
				int temp_index = index[j];
				index[j] = index[j + 1];
				index[j + 1] = temp_index;

			}
	Matrix3f Sorted_eigenvector;
	Matrix3f Sorted_eigenvalue（eigenvalueVec.asDiagonal（））;
	for （unsigned i = 0; i < 3; i++）
	{
		Sorted_eigenvector.col（i） = eigenvectors.col（index[i]）;
	}
	//schmidt正交
	Matrix3f schmidt_eigenvector;
	for （unsigned int i = 0; i < 3; i++）
	{
		schmidt_eigenvector.col（i） = Sorted_eigenvector.col（i）;
		for （unsigned int j = 1; j <= i; j++）
		{
			schmidt_eigenvector.col（i） -= schmidt_template（Sorted_eigenvector.col（i） schmidt_eigenvector.col（j - 1））;
		}
		schmidt_eigenvector.col（i）.normalized（）;
	}
	return schmidt_eigenvector;
}

//schmidt正交的单步计算模板
Eigen::Vector3f MATRIXOP::schmidt_template（Eigen::Vector3f vector0 Eigen::Vector3f vector1）
{
	Vector3f schmidt_vector = vector0.dot（vector1） / vector1.squaredNorm（） * vector1;
	return schmidt_vector;
}

//一维容器转换为矩阵
Eigen::MatrixXf MATRIXOP::vector_trans_matrix（vector vertex）
{
	vector Vertices;
	Eigen::RowVector3f rowvector;
	for （unsigned int i = 0; i < vertex.size（） / 3; i++）
	{
		for （unsigned int j = 0; j < 3; j++）
		{
			rowvector（j） = vertex[3 * i + j];
		}
		Vertices.push_back（rowvector）;
	}
	unsigned int numVertices = Vertices.size（）;
	Eigen::MatrixXf pVertices（numVertices 3）;
	for （unsigned int i = 0; i < numVertices; i++）
	{
		pVertices.row（i） = Vertices[i];
	}
	return pVertices;
}

//glm对应矩阵变换-缩放矩阵//size缩放尺寸一般定义第四个元素为1.0
Eigen::Matrix4f MATRIXOP::scal_matrix（Eigen::Vector4f & size）
{
	Eigen::Matrix4f sc

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2482  2018-09-28 16:37  OBB.h

     文件       3426  2018-09-28 16:37  OBBtree.cpp

     文件       1202  2018-09-28 16:42  OBBtree.h

     文件       1956  2018-09-28 16:35  test_main.cpp

     文件       4731  2018-09-28 16:37  MATRIXOP.cpp

     文件       1249  2018-09-28 16:38  MATRIXOP.h

     文件       9332  2018-09-28 16:37  OBB.cpp

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