Eigen 创建求解稀疏矩阵 保存方便日后使用

#include "Eigen/Sparse"  
typedef Eigen::SparseMatrix<double> SparseMatrixType;  
  
#include <vector>  
using namespace std;  
vec CDepthRegression::Get_LightDirection()  
{  
    vec light;  
    int fn = m_mesh->faces.size();  
  
    typedef Eigen::Triplet<double> T;  
    std::vector<T> tripletList;//稀疏矩阵的元素  
    for (int i = 0; i < fn;i++)  
    {  
          
        const TriMesh::Face &f = m_mesh->faces[i];  
        vec v0 = m_mesh->vertices[f[0]];  
        vec v1 = m_mesh->vertices[f[1]];  
        vec v2 = m_mesh->vertices[f[2]];  
  
        vec facenormal = (v2 - v1) CROSS(v0 - v2);  
        facenormal = normalize(facenormal);  
        for (int j = 0; j < 3;j++)  
        {  
            tripletList.push_back(T(i,j, facenormal[j]));  
        }  
          
    }  
    SparseMatrixType Ls(fn, 3);//矩阵的宽高  
    Ls.setFromTriplets(tripletList.begin(), tripletList.end());//从Triplet中构建稀疏矩阵  
  
    //最小二乘解超静定方程组  
    SparseMatrixType ls_transpose = Ls.transpose();  
    SparseMatrixType LsLs = ls_transpose* Ls;  
    Eigen::VectorXd RHSPos;//超静定方程组右边  
    RHSPos.resize(fn);  
    RHSPos.setZero();  
    for (int i = 0; i < fn;i++)  
    {  
        float I = m_mesh->face_color[i];  
        RHSPos[i] = I;  
    }  
  
    Eigen::SimplicialCholesky<SparseMatrixType>MatricesCholesky(LsLs);  
  
  
    Eigen::VectorXd xyzRHS = ls_transpose*RHSPos;  
    Eigen::Vector3d xyz = MatricesCholesky.solve(xyzRHS);  
  
  
    return vec(xyz[0],xyz[1], xyz[2]);  
  
}