Ceres 曲线拟合

最新推荐文章于 2025-02-25 19:52:54 发布
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分类专栏： 立体视觉 SLAM学习
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本文介绍了Ceres求解器在曲线拟合中的应用，包括最一般形式的最小二乘问题，以及Ceres的使用步骤：定义代价函数、构建最小二乘问题和配置求解器。通过一个示例展示了如何利用Ceres从带噪声数据中估计曲线方程的参数，最终得到的拟合结果为：a=0.891943, b=2.17039, c=0.944142。" 123899031,12654538,七大开源项目实战解析：毕设、练手、接私活必备,"['java', 'spring', 'redis', '前后端分离', '秒杀系统']

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Ceres 求解的最小二乘问题最一般的形式如下（带边界的核函数最小二乘）：

可以看到，目标函数由许多平方项，经过一个核函数 ρ(·) 之后，求和组成。在最简 单的情况下，取 ρ 为恒等函数，则目标函数即为许多项的平方和。在这个问题中，优化变量为 x1, . . . , xn

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「零基础从零开始写VO视觉里程计」ceres曲线拟合 ceres_curve_fitting.cpp（7-2）
小秋 AI SLAM 入门实战教程
09-17 356
【代码】「从零开始手写VO」G2O用法汇总（1-2）ceres曲线拟合 ceres_curve_fitting.cpp。
Ceres&PCL 曲线拟合
HvnJava的博客
09-24 130
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。
第六讲-利用Ceres进行曲线拟合
qq_42138662的博客
10-27 886
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基本使用总结
最新发布
qiqiqililili的博客
02-25 894
其实最终目的就是为了所以前面的部分就是为了构建上面这三个参数：配置优化选项、定义优化问题、总结报告先定义优化问题problem1.构建一个结构体or类，重写operator()，定义残差项residual2.构建残差块problem.AddResidualBlock(cost_function,loss_function,<优化变量1>,<优化变量2>,...)，这里面又要构建三个参数：损失函数、核函数、初始化优化变量然后options和summary就简单了。
Ceres学习笔记003--使用Ceres进行曲线拟合
不学会C++不改名
11-02 1388
使用Ceres进行曲线拟合例程
Ceres学习笔记应用篇003_使用Ceres进行曲线拟合
wangchenxue的博客
07-19 843
Ceres学习笔记003_使用Ceres进行曲线拟合
ceres 拟合曲线
HERO_CJN的博客
01-15 1230
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： ...
Ceres曲线拟合与四元数参数化教程
内容涉及Ceres的曲线拟合功能以及如何处理旋转参数，尤其是四元数的自定义参数化。作者提到，由于Ceres的默认更新方式与SO3四元数的更新规则不同，因此需要对雅克比矩阵进行赋值。此外，资源还提到了自定义旋转参数...
使用C++实现最小二乘曲线拟合（使用Ceres实现）
weixin_43283119的博客
04-07 1384
高斯牛顿法实现时，需要根据目标函数计算雅可比矩阵，进一步计算海森矩阵，当目标函数比较简单时，雅可比矩阵和海森矩阵的计算比较容易，但是当当待估计的参数较多，并且目标函数比较复杂时，雅可比矩阵的计算非常复杂，因此引入谷歌的Ceres库，在使用Ceres进行曲线拟合之前
使用ceres进行曲线拟合
weixin_43257155的博客
03-21 438
本文首先通过下面的公式生成一系列的数据。 然后构造如下所示的最小二乘问题： 下面来看一下如何使用ceres对该问题进行优化吧！ #include <iostream> #include <ceres/ceres.h> #include <glog/logging.h> #include<chrono> #include <math.h> #include <algorithm> #include <fstream> us
ceres库 曲线拟合
weixin_43632469的博客
09-25 375
首先你需要定义一个模型函数，这个函数描述了曲线的形状，并且包含了需要拟合的参数。Ceres库是一个用于非线性最小二乘问题的C++库，它可以用来进行曲线拟合。：设置求解器的配置参数，如线性求解器类型、迭代次数、是否输出进度等。：接着定义一个残差函数，它计算模型函数和实际观测数据之间的差异。类来构建优化问题，将残差函数添加到问题中。：调用求解器来求解问题，并获取结果。下面是一个高斯曲线拟合的例子。
ceres拟合直线
songjianliuhan的博客
09-30 732
最小二乘问题 它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配 直线方程 y = kx +b 要求未知数k 和 b 已知点 （x1,y1）…（xn,yn） 若点无误差。解即变为一般方程组有唯一解问题 一般点云分布如下图（PS:此图为盗图） 我们要求k和b使得偏差平方之和最小（最小二乘） 偏差 = y-kx-b 使用强大的ceres 构建代价函数 struct LineResidual { LineResidual(double x, double y) :x_(x), y_(y){}
非线性优化--使用Ceres进行曲线拟合
月照银海似蛟龙的博客
09-16 786
非线性优化使用Ceres进行曲线拟合安装Ceres在程序中使用Ceres CMakeLists.txt配置进行曲线拟合Code 使用Ceres进行曲线拟合 安装Ceres github clone 下来之后 用cmake 编译 安装 安装完成后 在/usr/local/include/ceres 下找到 Ceres 的头文件 在/usr/local/lib/下找到名为 libceres.a 的库文件。 在程序中使用Ceres CMakeLists.txt配置 注意，这个配置不好，会报错 直接给出 正确配
ceres学习笔记3——曲线拟合powell.cc
qq_42731705的博客
10-09 262
1.官方程序 对于曲线拟合问题，对于每个数据都会有一个残差，定义的残差对象中还需要包含观测到的数据，所以相比前面的有一些不同。由于最后是要计算残差的平方和最小，所以说对于每一组观测数据（对应一个残差），都需要添加到Problem的残差块中。 这里带估计的变量有两个，分别是m和c，官方程序还是把他们分开来了，每个优化变量都是一维的，实际同上一节的笔记记录，这里也是可以写成一个数组，把多个一维变量变成一个多维变量。 struct ExponentialResidual { ExponentialResid.
Ceres简介及示例（4）Curve Fitting(曲线拟合)
热爱生活，忠于自己
04-02 1063
首先定义一个模板对象来计算残差。每一个观察值(采样点)都有一个残差，
ceres快速教材及学习笔记（二）曲线拟合，稍复杂的例子
认真的虎的博客
03-29 2172
目录0. 前言1.曲线拟合1.1问题1.2分析问题1.3.分析建模1.3.1.代码```q=1``` 0. 前言 本文是根据ceres官方教程内容ceres-solver官方教程链接，再结合自己理解的一个ceres快速学习笔记。 在上文中，我们学习了 最小二乘问题数学模型； 弄清楚了各个参数的意义； 利用学习的最小二乘问题数学模型和ceres解决了一个最简单的最小二乘问题； 接下来我们来求解稍...
ceres库 拟合曲线 （含高斯牛顿法）
蓝羽飞鸟的博客
03-03 1539
Ceres是一个广泛使用的最小二乘问题求解库。 Ceres求解的最小二乘问题最一般的形式如下 min⁡x12∑iρi(∣∣fi(xi1,...,xin∣∣2) \min_{x}\frac{1}{2}\sum_{i}\rho_{i}(||f_{i}(x_{i1}, ... , x_{in}||^{2})xmin​21​i∑​ρi​(∣∣fi​(xi1​,...,xin​∣∣2) 其中fif_{i}fi​为代价函数，在ceres中为残差块，ρi\rho_{i}ρi​为核函数，如果不用的话，那么目标函数仍然是许多
试用ceres写一个拟合
robinhjwy的博客
08-21 1413
//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
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