Ceres & PCL: 平面拟合与源代码实现

最新推荐文章于 2024-09-17 11:08:39 发布

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文章标签：平面 PCL

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本文详细介绍了如何利用Ceres和PCL库进行平面拟合，包括环境设置、数据准备、源代码实现及结果显示。通过对点云数据的处理，提取平面信息，为计算机视觉和三维重建任务提供基础。

Ceres & PCL: 平面拟合与源代码实现

简介

本文将介绍如何使用Ceres和PCL库进行平面拟合，并提供相应的源代码。平面拟合是计算机视觉和三维重建中的常见问题，它可以用于许多应用，如点云分割、物体识别和环境建模等。

环境设置

在开始之前，我们需要安装并配置Ceres和PCL库。你可以通过以下方式安装它们：

Ceres库：

sudo apt-get install libceres-dev

PCL库：

sudo apt-get install libpcl-dev

数据准备

为了演示平面拟合，我们需要一些点云数据。你可以从各种来源获取点云数据，如RGB-D摄像头、激光扫描仪或开源数据集等。这里，我们将使用一个简单的例子，手动创建一个点云数据。

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Ceres&PCL 曲线拟合

HvnJava的博客

09-24

172

在计算机视觉和机器学习领域中，曲线拟合是一项常见的任务，旨在根据一组离散的数据点拟合出一个连续的曲线。Ceres Solver和Point Cloud Library（PCL）是两个流行的开源库，用于曲线拟合和点云处理。本文将介绍如何使用Ceres Solver和PCL进行曲线拟合，并提供相应的源代码示例。PCL是一个功能强大的库，用于处理点云数据和进行三维图像处理。PCL是一个功能强大的库，用于处理点云数据和进行三维图像处理。首先，我们需要安装Ceres Solver和PCL库。

视觉SLAM笔记（28） Ceres

氢键H-H

10-08

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Ceres简介、安装、拟合曲线

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ceres学习之平面拟合

weixin_38636815的博客

11-04

1613

背景：orb-slam2最终保存的轨迹形成的平面是一个倾斜的，这个与相机初始化位置有关，但是有些时候，我们需要的是一个2d的轨迹的试图，直接将轨迹向某一个平面投影的话。得到的估计是失真的，所以我们需要对轨迹的location数据进行处理，就是首先拟合出轨迹的平面，然后将这个平面绕着一个轴，旋转一定的角度，将其旋转成与某一个做表面平行，然后再取出其中两个维度的坐标，那么我们就可以得到一个真是的2d平面。为实现上面的目的，第一步工作就是要根据输入的坐标数据，3d坐标点，拟合出一个主平面，使用ceres

Ceres 曲线拟合

泠山的博客

09-16

1554

Ceres 是一个广泛使用的最小二乘问题求解库。在 Ceres 中，我们作为用户，只需按照一定步骤定义待解的优化问题，然后交给求解器计算。min⁡x12∑iρi(∥fi(xi1,…xin)∥2)s.t.lj≤xj≤ujminxs.t.21∑iρi(∥fi(xi1,…xin)∥2)lj≤xj≤uj在这个问题中，x。

第六讲-利用Ceres进行曲线拟合

qq_42138662的博客

10-27

932

一、CMakeLists cmake_minimum_required(VERSION 3.15) project(byceres) #Opencv find_package(OpenCV REQUIRED) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) #CERES 调用ceres时候必须调用eigen #注意这里Ceres只有首字母大写 find_package(Ceres REQUIRED) #注意这里CERES要大写 include_directorie

Ceres学习笔记004--使用Ceres进行2D圆拟合

不学会C++不改名

11-02

1095

本文将按照官方历程介绍，如何使用Ceres进行2D圆拟合

视觉slam14讲——ceres拟合曲线

weixin_48852054的博客

07-17

270

/ 代价函数的计算模型（残差块）CURVE_FITTING_COST(double x, double y) : _x(x), _y(y) {}//接收两个参数// 残差的计算const T *const abc, // 模型参数，有3维// x,y数据。

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基于C++实现双目相机与激光雷达外参联合标定的算法源码+使用说明文档.zip

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基于C++实现双目相机与激光雷达外参联合标定的算法源码+使用说明文档.zip 【资源说明】【1】项目代码完整且功能都验证ok，确保稳定可靠运行后才上传。欢迎下载使用！在使用过程中，如有问题或建议，请及时私信沟通...

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- 通常包含在一个PCL源代码包内的CMakeLists.txt文件，可以帮助自动化整个过程。 8. 运行kinfu： - 配置完成后，开发者就可以开始使用kinfu模块来进行实时三维重建。 - 运行kinfu时，需要正确配置Kinect或其他...

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非线性最优化方法，涵盖了高斯-牛顿法，L-M算法，trust region等非线性参数优化算法

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Cpp调用Ceres，从三维空间中N个点拟合出一个圆，包括圆心、半径、法向量。

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结合具体需求对Ceres的带约束拟合进行学习。

曲线拟合（高斯牛顿法，Ceres,g2o)

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实践：曲线拟合问题我们先通过高斯牛顿法来求解最小二乘问题，然后介绍使用优化库(Ceres/g2o)来求解此问题。例题：考虑一条满足如下方程的曲线： y = exp(ax2x^2x2+ bx + c) + w,其中a,b,c为曲线的参数，w是高斯噪声，满足w~(0,σ2\sigma^2σ2)。这是个非线性模型。假设我们有N个关于x,y的观测点，想根据这些数据点来求出曲线的参数。那么可以通过求解下面的最小二乘问题来估计曲线参数： min⁡a,b,c\min\limits_{a,b,c}a,b,cmin.

试用ceres写一个拟合

robinhjwy的博客

08-21

1459

//拟合函数： y=ax^4+bx^3+cx^2+dx+e #include #include #include struct function_residual { function_residual(double x_, double y_) : x(x_), y(y_){} template bool operator()(const T* const a

ceres优化库的一点总结（问题构建总结和求导方式的分析）

supengufo的博客

05-31

3861

1.Ceres中求解一个优化问题的结构背景：在SLAM中，很多问题都是在求解Translation（包含旋转和平移量），因此这里以其为代表，来分析使用ceres如何对其近求导。 void Calibrator::Optimize(Eigen::Matrix4d& tf) { //待优化参数分别为rotation和t Eigen::Matrix3d rot = T_.topLeftCorner(3,3); Eigen::Quaterniond q (rot); E

迭代重加权最小二乘(IRLS)算法

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在 Ceres 库中，`ceres::SizedCostFunction` 是一个抽象基类，用于定义残差函数及其对应的雅可比矩阵。当需要手动计算雅可比矩阵时，可继承 `ceres::SizedCostFunction` 类。以下是继承该类的方法和示例： ### 继承方法 1. **定义类**：创建一个新类，继承自 `ceres::SizedCostFunction`，并在模板参数中指定残差的维度和参数块的维度。 2. **实现 `Evaluate` 函数**：该函数负责计算残差和雅可比矩阵。它接受三个参数：参数块数组、残差数组和雅可比矩阵数组。 ### 示例代码 ```cpp #include "ceres/ceres.h" #include <iostream> // 继承 SizedCostFunction class QuadraticCostFunction : public ceres::SizedCostFunction<1, 1> { public: virtual ~QuadraticCostFunction() {} // 实现 Evaluate 函数 virtual bool Evaluate(double const* const* parameters, double* residuals, double** jacobians) const { const double x = parameters[0][0]; // 计算残差 residuals[0] = 10 - x; // 计算雅可比矩阵 if (jacobians != nullptr && jacobians[0] != nullptr) { jacobians[0][0] = -1; } return true; } }; int main(int argc, char** argv) { google::InitGoogleLogging(argv[0]); // 待优化的变量 double x = 0.5; // 创建一个 Problem 对象 ceres::Problem problem; // 创建 CostFunction 对象 ceres::CostFunction* cost_function = new QuadraticCostFunction; // 添加残差块到 Problem 中 problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, &x); // 配置求解器 ceres::Solver::Options options; options.linear_solver_type = ceres::DENSE_QR; options.minimizer_progress_to_stdout = true; // 求解结果 ceres::Solver::Summary summary; ceres::Solve(options, &problem, &summary); // 输出结果 std::cout << summary.BriefReport() << "\n"; std::cout << "x: " << x << "\n"; return 0; } ``` ### 代码解释 - **定义类**：`QuadraticCostFunction` 类继承自 `ceres::SizedCostFunction<1, 1>`，表示残差维度为 1，参数块维度为 1。 - **实现 `Evaluate` 函数**：该函数计算残差 `residuals[0] = 10 - x`，并手动计算雅可比矩阵 `jacobians[0][0] = -1`。 - **创建 `CostFunction` 对象**：实例化 `QuadraticCostFunction` 类，并将其添加到 `Problem` 中。 ###