问题标签 [ceres-solver]

您好，我正在尝试从这里为 ios构建ceres

我可以使用推荐的构建设置很好地构建，但它在没有多线程的情况下构建。

我想添加多线程支持。有什么方法可以添加多线程支持OpenMP，TBB或C++？

我正在尝试按照ceres website 上的安装指南在 Ubuntu 16.04 上安装 Ceres ，但是当make命令失败时，显示以下错误：

我对 Linux 相当陌生，因此非常感谢任何帮助理解出了什么问题的人。

我有一个模板库，其中一些函数专门用于浮点和双精度类型。此专业化使用 sse/avx，因此，此库具有-march=native -mavx2编译器标志。当我尝试使用这个库的一些函数（不是专门的）时，我从 Ceres 收到以下运行时错误：

我已经能够使用更简单的代码重现错误：here。本质上，此示例在-mavx2 -march=native标志被删除时有效，并且在标志存在时不起作用（产生先前的错误）（来自 CmakeLists.txt 的注释和取消注释）。在此示例中，不存在使用 avx/sse 的函数，但请记住我的库中有它们，因此删除标志-mavx2 -march=native不是一种选择。关于如何解决这个问题的任何想法？当我编译 Ceres 时，我添加了文档-DCMAKE_CXX_FLAGS="-march=native"中指出的标志。

阅读错误消息中提供的网页并没有提供任何解决方案。

关于我的系统的一些有用信息：

• 编译器：clang++
  • clang 版本 6.0.0-1ubuntu2 (tags/RELEASE_600/final)
  • 目标：x86_64-pc-linux-gnu
  • 线程模型：posix
• Ceres 版本：2.0（我实际上有 git repo，我在几分钟前更新了它：）
• CPU：Intel(R) Core(TM) i7-4770 CPU @ 3.40GHz

我正在尝试使用 CMake建立我自己的库的编译，该库依赖于 OpenCV 和 Ceres-Solver ( http://ceres-solver.org/ )。但是，这样做时，将我的库链接到某些可执行文件时会出现链接器错误，尤其是我认为 OpenCV 的 imread 函数是罪魁祸首，但问题也可能与 Ceres 有关。

我正在使用 Ceres 1.14.0 版和 OpenCV 3.2.0 版。

我已经发现如果我主要声明一个 ceres::Solver::Summary 问题就不会存在。我只是不明白为什么需要这样做？

我已经把我的问题归结为我能想到的最小的例子：

CMakeLists.txt

主文件

我希望它可以毫无问题地编译，但是如果我将 do_nothing_but_fix_linking 注释掉，我会收到以下错误：

制作

如何将以下代码重写为ceres-solver？

我尝试按照本教程进行操作，但看起来有些混乱。

我正在尝试使用 CMake 的外部项目功能在 linux 上构建 ceres-solver。

我有一个我构建的特定版本的 Eigen，其他依赖项是通过我的数据包管理器（BLAS、LAPACK 和 Suitesparse）安装的。

如果我直接从源代码构建 Ceres-solver：

它会自动找到 suitesparse 及其所有依赖项（BLAS、LAPACK、AMD、COLAMD 等），并且可以毫无问题地构建。

这是 CMake 输出：

但是如果我将 Ceres-solver 构建为外部项目，它不会找到 BLAS（当我直接从源代码构建时会自动找到相同的 BLAS）。

ExternalProject_Add通过手动构建库与单独构建库时的行为是否存在差异？我的“主”项目（调用ExternalProject_Add者）中定义的选项和变量是否会泄漏到外部项目（如果是，我该如何防止这种情况发生？）。

我的电话ExternalProject_Add：

以及 ceres-solver 的配置输出：

我是根据论文计算视觉图像，然后优化我的焦距、旋转和平移参数。出于这个原因，我通过移动所有像素 bw 真实图像和虚拟图像来创建成本函数。在我的 ceres 成本函数中，我基本上从标准化的真实图像中减去了标准化的虚拟图像。虚拟图像在评估回调函数中计算，成本在成本函数函数中计算。问题源于成本函子。优化在第一次迭代时终止，因为梯度等于 0。我使用 ceres::Central 进行梯度计算，但每次迭代只调用一次虚拟图像创建函数。但是，我需要分别为 f(x+h) 和 f(xh) 调用该函子。当我通过 9 个邻居计算归一化实像和归一化虚像时，我会继续迭代，但每次迭代需要 25 秒，这对我的情况来说是不可接受的。我需要这个evaluation_callback 函数，但我无法让它工作。

我查看了evaluation_callbacks 定义。上面写着“注意：评估回调与内部迭代不兼容。”

//调用仿函数如下

我希望 ceres 求解器至少运行一次以上的迭代，梯度应该从一些值开始，并且必须通过迭代递减。

我用 9 个邻居对 pizels 进行了标准化。我发现当前的解决方案在成本函子中仅计算 9 个像素的虚拟图像并将它们用于一个像素归一化，但这太慢了。我有 640x480 像素和每个像素的 9 次计算。加上 NumericalCOstFunction 中的雅可比和梯度计算太多了。这就是为什么我想在evaluation_callback 函子中计算虚拟图像并在该函数内部对其进行归一化，并在成本函子中使用归一化图像。谢谢您的帮助。

我正在尝试使用 Google 的 Ceres Solver 求解非线性系统。下面的例子来自这个页面：http ://terpconnect.umd.edu/~petersd/460/html/newtonex1z.html

我首先创建一个名为 的类MatlabExample，在其中计算residualsand jacobians：

} };

主文件如下：

编译时，我收到以下错误：

这是我第一次使用 Ceres Solver，所以我确定我遗漏了一些东西……但我不知道是什么。有任何想法吗？

我正在尝试使用 Google 的 Ceres Solver 求解非线性系统。下面的例子来自这个页面：http ://terpconnect.umd.edu/~petersd/460/html/newtonex1z.html

我首先创建一个名为 的类MatlabExample，在其中计算residualsand jacobians：

主文件如下：

编译时，我得到一个Segmentation fault: 11错误。有任何想法吗？

我有一个非线性系统，我正在使用 Ceres 来解决。这是一个具有稀疏块结构的稀疏系统。由于我也在处理图像数据，因此我的代码基于“去噪.cc”示例。

我遇到的问题是我的代码因“终止：残差和雅可比评估失败。”而失败。我可以通过在 Evaluate 中硬编码变量 'num_weights' 来解决这个问题。

当我在一个或多个像素上调用此函数时，问题仍然存在。对于每个像素，我的权重都不同。

任何关于为什么会这样的见解都会有所帮助。

谢谢！