用ceres solver求解二维变换矩阵
时间: 2023-11-17 13:04:22 浏览: 60
在使用Ceres Solver求解二维变换矩阵时,可以使用以下步骤:
1. 定义优化问题:定义Ceres Solver中的Problem对象,设置优化参数和残差函数,其中残差函数是将实际值与预测值之间的差异表示为非负数的函数。
2. 定义变换模型:定义二维变换模型,例如旋转、平移、缩放等,可以使用Eigen库中的Matrix和Vector进行表示。
3. 定义残差函数:根据变换模型,定义残差函数,将实际值与预测值之间的差异表示为非负数。可以使用Eigen库中的Matrix和Vector进行计算。
4. 添加残差项:将残差函数添加到优化问题中,使用Ceres Solver中的AddResidualBlock函数。
5. 设置初始值:设置变换矩阵的初始值,可以使用Eigen库中的Matrix和Vector进行表示。
6. 运行求解器:运行Ceres Solver中的Solve函数,求解变换矩阵的最优值。
下面是一个使用Ceres Solver求解二维变换矩阵的示例代码:
```
#include "ceres/ceres.h"
#include "Eigen/Dense"
#include <iostream>
using namespace ceres;
using namespace Eigen;
// 定义二维变换模型,包括旋转、平移和缩放
class TransformModel {
public:
TransformModel(double angle, double tx, double ty, double scale) :
angle_(angle), tx_(tx), ty_(ty), scale_(scale) {}
// 定义变换矩阵
Matrix3d getTransform() const {
Matrix3d T;
T << scale_ * cos(angle_), -scale_ * sin(angle_), tx_,
scale_ * sin(angle_), scale_ * cos(angle_), ty_,
0, 0, 1;
return T;
}
private:
double angle_;
double tx_;
double ty_;
double scale_;
};
// 定义残差函数
class TransformCostFunction : public SizedCostFunction<2, 2> {
public:
TransformCostFunction(const Vector2d& observed, const TransformModel& model) :
observed_(observed), model_(model) {}
virtual ~TransformCostFunction() {}
virtual bool Evaluate(double const* const* parameters, double* residuals, double** jacobians) const {
const Vector2d predicted = model_.getTransform().block<2, 2>(0, 0) * Vector2d(parameters[0][0], parameters[0][1])
+ Vector2d(parameters[0][2], parameters[0][3]);
residuals[0] = predicted[0] - observed_[0];
residuals[1] = predicted[1] - observed_[1];
if (jacobians != NULL && jacobians[0] != NULL) {
Matrix<double, 2, 4> jacobian;
jacobian << model_.getTransform().block<2, 2>(0, 0), Matrix2d::Identity();
jacobian *= model_.getTransform().block<2, 2>(0, 0).transpose();
memcpy(jacobians[0], jacobian.data(), sizeof(double) * 8);
}
return true;
}
private:
const Vector2d observed_;
const TransformModel model_;
};
int main(int argc, char** argv) {
// 定义二维数据点
Vector2d observed(1.0, 2.0);
// 定义初始值
double angle = 0.1;
double tx = 0.2;
double ty = 0.3;
double scale = 1.1;
double parameters[4] = { cos(angle), -sin(angle), tx, ty };
// 定义优化问题
Problem problem;
// 添加残差项
CostFunction* cost_function = new TransformCostFunction(observed, TransformModel(angle, tx, ty, scale));
problem.AddResidualBlock(cost_function, NULL, parameters);
// 设置优化参数
Solver::Options options;
options.minimizer_progress_to_stdout = true;
options.max_num_iterations = 100;
// 运行求解器
Solver::Summary summary;
Solve(options, &problem, &summary);
// 输出结果
std::cout << summary.BriefReport() << std::endl;
std::cout << "Initial parameters: " << cos(angle) << ", " << -sin(angle) << ", " << tx << ", " << ty << std::endl;
std::cout << "Final parameters: " << parameters[0] << ", " << parameters[1] << ", " << parameters[2] << ", " << parameters[3] << std::endl;
return 0;
}
```
在这个示例中,我们定义了一个二维变换模型,包括旋转、平移和缩放,然后定义了一个残差函数,将实际值与预测值之间的差异表示为非负数。然后我们将残差函数添加到了优化问题中,并设置了初始值和优化参数。最后,我们运行了求解器,并输出了求解结果。
阅读全文