我最近一直在阅读文档并玩Eigen：
文档
并希望构建一些广泛使用它的东西来学好它。我查看了他们的网站，他们提到了各种使用它的项目，比如谷歌谷神星。像这样的东西可能太大了，一两个人无法将其作为特征学习体验，所以我正在寻找更简单但不琐碎的东西，它可以广泛使用，并且是一个真正有用的应用程序。。
Eigen在计算机视觉中被广泛使用，如果你对线性代数和矩阵演算很熟悉（我想你是，否则你就不会使用Eigen），为什么不建立一个玩具VSLAM（视觉同步定位和映射）系统呢？那些基于束调整的方法（zisserman关于多重视图几何的书中有整整一章专门讨论了这一点，在开源但优秀的书中也有讨论）可能很难有效地实现，而且需要花费很多时间，但由于你的目标是学习Eigen，性能应该不是什么大问题。如果这对两个人来说太难/太长了，并且你认为这对一个辅助项目来说需要太多的能量，我建议你选择一些计算机视觉算法，比如计算两张图像之间的基本矩阵，或者用于三维姿态估计的算法。好吧，这些是现在脑海中唯一真正有趣的事情，它们将迫使你发现Eigen的许多功能（以及gotchas！）。