std::vector<double> params{1.0}; // 参数 ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 1>(new MyResidual); problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, params.data());

这段代码在使用Ceres Solver库中的AutoDiffCostFunction来定义一个残差函数，并将其添加到Problem对象中的一个参数块上。其中，params是一个包含一个double类型元素1.0的vector，表示我们要将这个参数块初始化为1.0。

具体来说，这段代码的含义如下：

首先，我们使用C++11的语法，定义了一个vector，名为params，其中只有一个元素，即1.0。这个vector的类型是std::vector<double>，表示它包含一些double类型的元素。

然后，我们定义了一个AutoDiffCostFunction对象，名为cost_function，它的模板参数是MyResidual和1, 1，表示它是一个接受一个double类型参数，返回一个double类型残差的函数。这个AutoDiffCostFunction对象是通过MyResidual类自动计算得到的，因此我们不需要手动指定它的导数，Ceres Solver会自动帮我们计算。

接着，我们创建了一个Problem对象，名为problem，用于存储所有的参数块和残差函数，并将cost_function添加到Problem对象中。由于这个残差函数只涉及一个参数，因此我们将params.data()传递给AddResidualBlock方法，表示这个残差函数只关联params中的第一个元素。

最后，我们将nullptr传递给AddResidualBlock方法的第二个参数，表示我们没有指定损失函数，Ceres Solver将默认使用平方损失函数。

相关问题

std::vector<double> params = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0}; // 定义残差函数 cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 5>(new MyResidual);残差函数如何获取vector大小

在 Ceres Solver 中，残差函数可以通过模板参数进行自动微分，因此无法直接访问 `params` 向量。如果需要在残差函数中使用 `params` 向量的大小，可以将其作为额外的参数传递给残差函数。例如：

struct MyResidual {
  MyResidual(const std::vector<double>& params) : params_(params) {}

  template <typename T>
  bool operator()(const T* const x, T* residual) const {
    const int n = params_.size();
    // 使用 params_ 进行计算
    return true;
  }

 private:
  const std::vector<double>& params_;
};

// 在构造残差函数时传递 params 向量
std::vector<double> params = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 5>(new MyResidual(params));

在这个例子中，`MyResidual` 的构造函数接受一个 `params` 向量，并将其存储为私有成员变量。在 `operator()` 中，可以使用 `params_` 成员变量来访问 `params` 向量，并通过 `n = params_.size()` 来获取其大小。在构造残差函数时，需要传递 `params` 向量给 `MyResidual` 的构造函数，以便在计算残差时使用。

ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<ReprojectCost, 2, 4, 6, 3>(new ReprojectCost(observed));

Ceres库中，`ceres::AutoDiffCostFunction`用于自动求导，而`ceres::NumericDiffCostFunction`用于数值求导。如果你想要创建一个自动求导的代价函数，比如`ReprojectCost`，其原型如下[^1]：

ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<ReprojectCost, 2, 4, 6, 3>(new ReprojectCost(observed));

这里的参数含义如下：
- `ReprojectCost`是你自定义的代价函数模板，
- 第一个`2`表示输入参数的维度，
- 第二个`4`表示输出参数的维度，
- 第三个`6`表示内部变量的数量（对于非线性优化可能有额外的中间状态），
- 最后一个`3`表示残差向量的大小。

相比之下，如果选择数值微分[^2]，你会看到不同的构造方式，如：

ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::NumericDiffCostFunction<CostFunctorNum, ceres::CENTRAL, 1, 1>(new CostFunctorNum());

在这里，`CostFunctorNum`是一个实现了代价函数逻辑的结构，`ceres::Central`指定的是中心差分方法。数值微分不依赖于输入参数的具体类型，而是通过改变输入值的微小变化来估计梯度。