哪里有好的免费成品网站程序,十大免费文案网站,分切机网站建设,免费网络推广方法【版权声明】 本文为博主原创文章#xff0c;未经博主允许严禁转载#xff0c;我们会定期进行侵权检索。 在计算机视觉和机器人领域#xff0c;经常需要解决非线性优化问题来估计相机姿态或运动模型。Ceres Solver是一个开源的C库#xff0c;专门用于解决最小二乘问题未经博主允许严禁转载我们会定期进行侵权检索。 在计算机视觉和机器人领域经常需要解决非线性优化问题来估计相机姿态或运动模型。Ceres Solver是一个开源的C库专门用于解决最小二乘问题包括非线性优化问题。本文将介绍如何使用Ceres Solver来求解非线性优化问题下一篇博文将详细介绍采用该方法来估计旋转平移RT矩阵。
1. Ceres求解步骤 1.1 步骤一定义代价函数 首先您需要定义一个代价函数用于计算残差预测值与观测值之间的差异。代价函数应该继承自ceres::SizedCostFunction类并实现Evaluate方法来计算残差。在代价函数中您可以根据问题的具体特点定义残差的计算方式。 1.2 步骤二构建优化问题 在构建优化问题时您需要创建一个ceres::Problem对象并将代价函数添加为优化问题的一部分。通过调用AddResidualBlock方法将代价函数、参数以及对应的权重添加到优化问题中。 1.3 步骤三配置Solver选项 在配置Solver选项时您可以指定一些优化参数例如迭代次数、收敛条件等。这些参数会影响优化过程的效果和速度。 1.4 步骤四求解优化问题 最后通过调用ceres::Solve函数来求解优化问题。Ceres Solver会尝试找到最小化残差平方和的最优参数值从而得到问题的解决方案。
2 示例程序 下面是一个简单的示例程序演示了如何使用Ceres Solver解决一个非线性优化问题
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*/
#include iostream
#include ceres/ceres.h// 定义代价函数
struct CostFunctor {template typename Tbool operator()(const T* const x, T* residual) const {residual[0] T(10.0) - x[0];return true;}
};int main() {double initial_x 5.0;double x initial_x;ceres::Problem problem;ceres::CostFunction* cost_function new ceres::AutoDiffCostFunctionCostFunctor, 1, 1(new CostFunctor);problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, x);ceres::Solver::Options options;options.minimizer_progress_to_stdout true;ceres::Solver::Summary summary;ceres::Solve(options, problem, summary);std::cout summary.BriefReport() \n;std::cout Initial x: initial_x \n;std::cout Final x: x \n;return 0;
}3 示例结果 在这个示例程序中我们定义了一个简单的代价函数CostFunctor其中目标是使变量x的值逼近10。然后我们创建了一个优化问题将代价函数添加到问题中并使用Ceres Solver进行求解最后输出的优化结果如下所示。您可以根据实际需求修改代价函数和优化问题的设置以解决不同类型的非线性优化问题。 希望这个示例能帮助您入门使用Ceres Solver解决非线性优化问题。下一节博文将介绍如何使用Ceres求解RT矩阵。
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