最wxddr乘问题
通过最小化误差平方和来寻找数据的最佳函数匹配
直线方程式
y=kx b
求未知数k和b
已知点
(x1，y1 )…) xn，yn ) ) )。
如果点没有误差的话。 也就是说，存在解一般方程式的唯一问题
典型的点云分布如下图所示。 PS:此图为失窃图)
要求k和b使偏差的平方之和最小(最大wxddr次幂) ) )。
偏差=y-kx-b
使用强力ceres
构建代价函数
structlineresidual { line residual (doublex，double y ) :x_(x ) x，y_(y ) { } template typename t bool operator ) ) 返回真； }private: const double x_； const double y_； (； residual[0]=y_ - k[0] * x_ - b[0]也就是偏差PS:可能不太熟悉，但应该这样理解
*residual=y_ - *k * x_ - *b； 其余请参阅ceres官方网站文档http://www.ceres-solver.org/nnls _ tutorial.html # hello-world
解释成本函数的这个线性结果该如何定义呢
数据
手动创建数据
设y=x 7
const int kNumObservations=11； constdoubledata [ ]={ 0，7，1，8，2，9，3，10，4.5，11，5，12，6，13，7，14，8，15，9，16，10，17 }； 这样，就有了(0，7 )…) 10，17 )这样的要点。 注： (4.5，11 )因错误而濒临危险。 现在用ceres和这些点反求k和b
构建优化问题
双k=0； //要解的kdouble b=0； //要解的bProblem problem； //定义优化问题for (inti=0； i kNumObservations； I ) /如果使用自动引导将以前的成本函数结构传递给problem.addresidualblock (/autodiffcostfunction )，则后面的几个1将返回输入/输出维//表示k或b残差residual的维数newautodiffcostfunctionlineresidual的1 ) newlineresidual(data[2*I]，data[2 * i 1] )，NULL，k，b }简要说明
因为我们只要有11个点就有11个误差项，所以在一个周期内在被定义的problem中追加误差项
data[2 * i]，data[2 * i 1]为了依次取得data中的点，将结构体LineResidual初始化
配置求解
solver :选项选项； //可配置的优化选项options.max_num_iterations=25； //最大重复次数options.linear _ solver _ type=ceres 33603360 dense _ QR； //配置增量方程解法options.minimizer _ progress _ to _ stdout=true； 输出到//cout solver :3360 summary summary； //优化信息solve(options，problem，summary )； 求出打印输出结果
STD : cout ' finalk : ' k ' b : ' b 'n '； 可知通过加上点(4.5，11 )这样误差，结果近似于k=1和b=7
大家可以自己参加噪音测试
以下给出完全代码，这是一般人都喜欢的。直接copy，然后调试分析
我在qt下调试了，大家可以自己删除主窗口等相关二维码
# include ' main window.h ' # include qapplication # include ' ceres/ceres.h ' # include ' glog/logging.h ' using ceres using ceres :探测器； using ceres :服务器； using ceres :解决方案； const int kNumObservations=11； constdoubledata [ ]={ 0，7，1，8，2，9，3，10，4.5，11，5，12，6，13，7，14，8，15，9，16，10，17 }； structlineresidual { line residual (doublex，double y ) :x_(x ) x，y_(y ) { } template typename t bool operator ) ) 返回真； }private: const double x_； const double y_； (； intmain(intargv，char *argv[] ) qapplicationa ) argc，argv )； Google :3360 initgooglelogging (argv [0]； 双k=0； 双b=0； 探测器探测器； for(intI=0； i kNumObservations； I ({ problem.addresidualblock (newautodiffcostfunctionlineresidual，1，1 ) newlineresidual(data((2*I，data ) ) ) options.max_num_iterations=25； options.linear _ solver _ type=ceres 33603360 dense _ QR； options.minimizer _ progress _ to _ stdout=true； solver :摘要摘要； solve(options，problem，summary )； STD :3360 cout summary.brief report (() ) (n )； STD : cout ' initialk : ' 0.0 ' b : ' 0.0 'n '； STD : cout ' finalk : ' k ' b : ' b 'n '； 主窗口w； w.show (； return a.exec (； } .pro文件需要关注的问题
首先，您需要自己安装ceres库。 百度哈，我可能已经写了相关博客，大家都在自己找
在ceres上用了eigen库大家也要自己安装
.在pro的最下面放入以下内容
unix: macx 3360 libs=-l/usr/local/lib/- lcereslibs=-l/usr/lib/- LG log-lcholmod-lcx sparse-LG OMP-LBL as -廉价航空公司las