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());
时间: 2024-04-05 11:35:25 浏览: 16
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。
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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());输出雅克比矩阵
要输出雅克比矩阵,可以使用 `ceres::Problem::Evaluate` 函数。该函数的第一个参数是待求解的参数,第二个参数是残差的值。通过调用该函数并将参数设置为当前参数值,可以得到当前残差的值和雅克比矩阵。
以下是一个简单的例子:
```
// 定义问题和参数
ceres::Problem problem;
std::vector<double> params{1.0};
// 定义残差函数和添加残差块
ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 1>(new MyResidual);
problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, params.data());
// 求解问题
ceres::Solver::Options options;
ceres::Solver::Summary summary;
ceres::Solve(options, &problem, &summary);
// 输出雅克比矩阵
ceres::CRSMatrix jacobian;
ceres::Problem::EvaluateOptions eval_options;
eval_options.num_threads = 1; // 设置线程数
problem.Evaluate(eval_options, nullptr, nullptr, nullptr, &jacobian);
// 输出雅克比矩阵
std::cout << "Jacobian:\n";
for (int i = 0; i < jacobian.num_rows; ++i) {
for (int j = jacobian.rows[i]; j < jacobian.rows[i+1]; ++j) {
std::cout << jacobian.cols[j] << " " << jacobian.values[j] << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
```
注意,要输出雅克比矩阵,需要先求解问题,否则无法得到正确的结果。此外,为了输出雅克比矩阵,需要使用 `ceres::CRSMatrix` 类型来存储结果。
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。