问题标签 [ceres-solver]

我正在为一个项目使用 ceres 求解器，当我调用该ceres::Solve函数时，库开始输出如下行：

我试图禁用这些中间步骤的日志记录，但到目前为止我没有成功。我在我的类的构造函数上调用这一行：

我调用求解器时设置的选项是：

在我看来，ceres 日志记录已被有效禁用，但其依赖库（即：SuiteSparse）的日志记录却没有。

有人知道如何禁用这个烦人的日志吗？

我正在尝试修改 ceres 的默认行为，即计算残差的平方和作为成本函数。我希望它只计算一个总和（残差已经以它们只能是正数的方式计算）

根据文档我应该使用ConditionedCostFunction

这就是我所做的：我定义了接受 1 个残差和 1 个参数的调节器

我将调节器放在向量中

它编译和一切。但这并不能解决问题。它甚至没有开始。它说 ：

代替 ：

（如果你想自己尝试，这个例子修改了helloword例子）你对哪里出错有什么方向吗？？（ceres 报告没有更具体）

Google Ceres Solver 解决了稳健的非线性边界约束最小二乘问题。

我可以使用非线性最小二乘求解器来找到非线性方程组的解吗？

来自维基百科：“最小二乘法是超定系统近似解的标准方法，即方程组中方程多于未知数。”

现在，由于非线性方程的“正常”系统应该在超定系统的集合中（在退化的情况下，未知数的数量等于方程的数量），我可以推断我可以使用非线性为此目的的最小二乘求解器？

这个问题来自这样一个事实，即我必须使用似乎只提供非线性最小二乘方法的 Google Ceres Solver 库。

参考资料：
Ceres Solver 教程
非线性最小二乘求解器求解非线性方程组？

我正在尝试将 ceres 求解器与我的 android 应用程序一起使用，并且似乎没有很多关于正确使用它们的文档。我遵循了 ceres 求解器网站上的构建说明，以及这个有用的教程：

http://tech.sandyeggi.com/2013/10/using-ceres-solver-in-android-ndk.html

这让我走得很远，一切都正确链接，但是当我尝试编译项目时，我得到一个奇怪的错误：

果然那个文件不存在。但问题是为什么？它应该是自动生成的吗？还是创造了我自己？

我可能很重要，所以这是我的 Android.mk：

我有两个参数转换作为 Ceres 成本函数的输入。它们都是要组合的变换，以便重新投影我的观点。两种变换都以 Rodrigues 旋转向量和平移向量的形式给出。

我的问题是，如何在成本函数中结合这两个转换（使用 Ceres API），以便重新投影点？

我是 ceres（非线性最小二乘）求解器和 C++ 模板编程的新手。通过下载发布在http://grail.cs.washington.edu/projects/bal/上的数据集，我已经成功安装了 ceres 求解器并在 ubuntu 上执行了 bundle_adjuster.cc 代码。我必须在项目中使用捆绑调整作为黑盒。我想打印经过优化的相机姿势，数据集的三维坐标。如何做到这一点，我应该在 bundle_adjuster.cc 中编辑什么以获得新的姿势矩阵和 3D 坐标。

谢谢。

我正在尝试将 ceres 求解器编译并部署到 Android 项目中。

我成功编译了 ceres（1.8.0 和 1.9.0，都尝试了），从 ceres jni 文件夹运行 ndk-build。

然后，我使用 QtCreator 来编译和部署 Android 项目。它失败并出现以下错误：

我想知道这是否可能是由于 ceres 与 c++ 库静态链接，而我的程序则动态链接......但不知道如何解决这个问题。

我正在使用带有 AutoDiffCostFunction 的 ceres-solver。我的成本函数将 1x3 向量作为参数并输出 1x1 残差。如何从我的 T* 参数向量中创建 opencv Mat？它可以是 Jet 或浮动。我尝试了以下代码，但出现错误“无法从 Jet 转换为浮动”

有一种方法可以从 T* 矩阵中获取 Eigen 矩阵：

但我想打电话cv::decomposeHomographyMat。我怎样才能做到这一点？

我尝试在示例中使用gcc helloworld.cc. 我检查了所有的库都在/usr/local/lib. 我已经按照以下说明glog安装了。我已经尝试给出库的明确路径。gflag egien

我想我有链接器错误，但无法弄清楚如何解决它。

我尝试使用类似于Features2D + Homography 的方法比较图像以找到已知对象，但用findHomography()自写findAffine()函数替换。

我使用Ceres Solver来获得考虑异常值的最佳仿射矩阵。

Ceres 求解器提供LossFunction：

损失函数减少了具有高残差的残差块的影响，通常是对应于异常值的块。

当然，我可以通过获得的矩阵从第一张图像转换关键点坐标，与第二张图像进行比较并得到偏差。但是 ceres 求解器在工作期间已经在内部完成了。

我怎样才能找回它？在文档中没有找到。