Ceres简单使用

Ceres Solver是一个开源的C++库，用于解决非线性最小二乘问题。它可以用于各种应用领域，如计算机视觉、机器人、三维重建等。以下是Ceres Solver的简单使用步骤：

1. 安装Ceres Solver：可以从官网下载源代码，然后编译安装。

2. 定义问题：首先需要定义一个问题对象，该对象包含要优化的参数、残差函数和权重等信息。

3. 定义残差函数：残差函数是实际值和理论值之间的差异，需要实现该函数并传递给问题对象。

4. 设置求解选项：设置求解器的选项，例如最大迭代次数、收敛阈值等。

5. 求解问题：调用Ceres Solver的求解器函数来求解问题。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Ceres Solver来解决一个非线性最小二乘问题：

#include "ceres/ceres.h"

struct CostFunctor {
  template <typename T>
  bool operator()(const T* const x, T* residual) const {
    residual[0] = T(10.0) - x[0];
    return true;
  }
};

int main(int argc, char** argv) {
  google::InitGoogleLogging(argv[0]);

  // 初始化问题
  ceres::Problem problem;

  // 添加参数
  double x = 0.5;
  problem.AddResidualBlock(
      new ceres::AutoDiffCostFunction<CostFunctor, 1, 1>(new CostFunctor),
      nullptr, &x);

  // 设置求解选项
  ceres::Solver::Options options;
  options.max_num_iterations = 100;
  options.linear_solver_type = ceres::DENSE_QR;
  options.minimizer_progress_to_stdout = true;

  // 求解问题
  ceres::Solver::Summary summary;
  ceres::Solve(options, &problem, &summary);

  std::cout << summary.FullReport() << std::endl;
  std::cout << "x : " << x << std::endl;

  return 0;
}

在这个例子中，我们定义了一个CostFunctor结构体，它包含一个operator()函数，该函数计算实际值和理论值之间的差异。在main函数中，我们首先初始化了一个问题对象，然后添加了一个参数x和一个残差函数。接下来，我们设置了求解选项，并调用了Ceres Solver的求解器函数来求解问题。最后，输出结果并返回0。