學習高博的書已有很長一段時間了，一直看理論，看**，而沒有自己親自上手，最近在做ba優化，大部分slam是用g2o進行的，而對於ceres用的很少，由於博主根本看不懂g2o的**風格，個人覺得很無語（其實是博主zz），那咋辦？，於是就想乾脆用ceres實現ba優化吧。
而關於ceres，其實主要還是殘差的定義了，然後求解過程都是大同小異，直接上我寫的**
struct cost_function_define
templatebool operator()(const t* const cere_r,const t* const cere_t,t* residual)const
point3d _p1,_p2;
};
主要是用模板類編寫，博主一開始也很不習慣，但是沒辦法，用多了也就這樣了，注意的是需要過載操作符（），然後就可以定義殘差了，相信學過ba優化的同學應該對此不陌生，就是簡單的重投影誤差。需要說明的是，這裡面用到了ceres提供的空間點的旋轉向量，這就很愉快了，因為旋轉向量和旋轉矩陣其實就是我們所說的李代數和李群的關係，這就在迭代優化時，使得旋轉向量在+是封閉的，可以進行求導。
然後就是配置求解器
ceres::problem problem;
for(int i=0;i(new cost_function_define(image2_3d[i],image1_3d[i]));
problem.addresidualblock(costfunction,null,cere_r,cere_t);
} ceres::solver::options option;
option.linear_solver_type=ceres::dense_schur;
//輸出迭代資訊到螢幕
option.minimizer_progress_to_stdout=true;
//顯示優化資訊
ceres::solver::summary summary;
//開始求解
ceres::solve(option,&problem,&summary);
//顯示優化資訊
cout《中間關於空間點的求解博主就省略了，在這裡，我們可以看到其實ceres給人的感覺還是很清晰的，至少不像g2o一樣，而對於優化結果，可是說效果是比較好的，對應3d-3d的icp問題，直接的乙個代數解和用g2o做的優化它們實際上差別不是很大，而ceres的結果就給人感覺轉角變了一些，位移也變了一些，一開始博主以為自己做錯了，但是用反投影發現ceres優化的結果確實要比icp要好很多，對應乙個空間三維點，ceres似乎能更好的接近，博主其實也很奇怪為什麼至少在這裡g2o的效果會沒有ceres好，畢竟乙個是自動求導，乙個是要自己寫雅克比矩陣的。。。
想不出那就算了，博主繼續用ceres做ba優化了。。。
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