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假设有一条满足以下方程的曲线:
其中a,b,c为曲线的参数,w为高斯噪声。这是一个非线性模型。假设我们有N个关于x,y的观测数据点,想根据这些数据点求出曲线的参数。那么,可以求解下面的最小二乘问题以估计曲线参数:
请注意,在这个问题中,待估计的变量是a,b,c,而不是x。
CMakeList.txt
cmake_minimum_required( VERSION 2.8 )
project( ceres_curve_fitting )
set( CMAKE_BUILD_TYPE "Release" )
set( CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11 -O3" )
# 添加cmake模块以使用ceres库
list( APPEND CMAKE_MODULE_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/cmake_modules )
# 寻找Ceres库并添加它的头文件
find_package( Ceres REQUIRED )
include_directories( ${CERES_INCLUDE_DIRS} )
# OpenCV
find_package( OpenCV REQUIRED )
include_directories( ${OpenCV_DIRS} )
add_executable( curve_fitting main.cpp )
# 与Ceres和OpenCV链接
target_link_libraries( curve_fitting ${CERES_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBS} )
代码
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <ceres/ceres.h>
#include <chrono>
using namespace std;
// 代价函数的计算模型
struct CURVE_FITTING_COST
{
CURVE_FITTING_COST ( double x, double y ) : _x ( x ), _y ( y ) {}
// 残差的计算
template <typename T>
bool operator() (
const T* const abc, // 模型参数,有3维
T* residual ) const // 残差
{
residual[0] = T ( _y ) - ceres::exp ( abc[0]*T ( _x ) *T ( _x ) + abc[1]*T ( _x ) + abc[2] ); // y-exp(ax^2+bx+c)
return true;
}
const double _x, _y; // x,y数据
};
int main ( int argc, char** argv )
{
double a=1.0, b=2.0, c=1.0; // 真实参数值
int N=100; // 数据点
double w_sigma=1.0; // 噪声Sigma值
cv::RNG rng; // OpenCV随机数产生器
double abc[3] = {0,0,0}; // abc参数的估计值
vector<double> x_data, y_data; // 数据
cout<<"generating data: "<<endl;
for ( int i=0; i<N; i++ )
{
double x = i/100.0;
x_data.push_back ( x );
y_data.push_back (
exp ( a*x*x + b*x + c ) + rng.gaussian ( w_sigma )
);
cout<<x_data[i]<<" "<<y_data[i]<<endl;
}
// 构建最小二乘问题
ceres::Problem problem;
for ( int i=0; i<N; i++ )
{
ceres::CostFunction* costfunction =
new ceres::AutoDiffCostFunction<CURVE_FITTING_COST, 1, 3>(
new CURVE_FITTING_COST(x_data[i], y_data[i]));
ceres::LossFunction * loss_function = new ceres::CauchyLoss(0.1);
problem.AddResidualBlock ( // 向问题中添加误差项
// 使用自动求导,模板参数:误差类型,输出维度,输入维度,维数要与前面struct中一致
costfunction,
loss_function, // 核函数
abc // 待估计参数
);
}
// 配置求解器
ceres::Solver::Options options; // 这里有很多配置项可以填
options.linear_solver_type = ceres::DENSE_QR; // 增量方程如何求解
options.minimizer_progress_to_stdout = true; // 输出到cout
ceres::Solver::Summary summary; // 优化信息
chrono::steady_clock::time_point t1 = chrono::steady_clock::now();
ceres::Solve ( options, &problem, &summary ); // 开始优化
chrono::steady_clock::time_point t2 = chrono::steady_clock::now();
chrono::duration<double> time_used = chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>( t2-t1 );
cout<<"solve time cost = "<<time_used.count()<<" seconds. "<<endl;
// 输出结果
cout<<summary.BriefReport() <<endl;
cout<<"estimated a,b,c = ";
for ( auto a:abc ) cout<<a<<" ";
cout<<endl;
return 0;
}
先来看仿函数的通俗定义:仿函数(functor)又称为函数对象(function object)是一个能行使函数功能的类。仿函数的语法几乎和我们普通的函数调用一样,不过作为仿函数的类,都必须重载operator()运算符,举个例子:
class Func{
public:
void operator() (const string& str) const {
cout<<str<<endl;
}
};
Func myFunc;
myFunc("helloworld!");
>>>helloworld!
class StringAppend{
public:
explicit StringAppend(const string& str) : ss(str){}
void operator() (const string& str) const{
cout<<str<<' '<<ss<<endl;
}
private:
const string ss;
};
StringAppend myFunc("is world");
myFunc("hello");
>>>hellois world