LevenbergMarquardt
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cvLevenbergMarquardtOptimizationで最小化
#contents
*void cvLevenbergMarquardtOptimization [#o8253b9f]
void cvLevenbergMarquardtOptimization(pointer_LMJac Jacob...
CvMat *X0, CvMat *observRes, CvMat *resultX,
int maxIter, double epsilon);
な，長い・・・
*引数 [#y9be9d8f]
-JacobianFunction:pointer_LMJac型のヤコビアン行列を返す関...
-function:pointer_LMJac型の計算値を返す関数のポインタ
-X0:CvMat*型の初期値
-observRes:CvMat*型の観測値
-resultX:CvMat*型の結果
-maxIter:int型の最大反復回数
-epsilon:double型の収束しきい値
*解説 [#n08a6e9f]
-pointer_LMJac型とはfunction( const CvMat*src, CvMat* dst...
-関数を2つ作る
--srcを引数としてdstに計算値を代入する関数
--srcを引数としてdstに編微分を羅列した関数行列を返す関数
-X0には初期値，observResは観測値，あとは反復回数と収束し...
-関数について
--例えばP行列は未知数11の行列で，計算値は2次元座標
--''PX''='''x'''
--ここで''P''が未知で''X''が既知，'''x'''が観測できる値
--例えば10点の座標から''P''を推定する場合，srcは11行1列の...
--既知の3次元座標はあらかじめ何とか渡しておかなければなら...
-ヤコビ行列を返す関数は理論的には要らないはず(Levenberg-M...
//なーんも分からん．
//ただ，OpenCVにLevenbergMarquardt法による最小化が実装さ...
//使い方・・・ヘルプ
*返り値 [#sb0c5fef]
-voidなので返さない
*サンプルコード [#vf411e8b]
#geshi(c++,number){{
//cvaux/src/cvlevmartif.cppにTriFocalを求める過程でLeven...
#include <cvlevmar.cpp>
#include <cv.h>
#include <cvaux.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define A 100
#define B 102
#define PRECISION 100
#define DERIV_STEP 0.00001
void CalcDiff( const CvMat *src, CvMat *dst);
void CalcDerivDiff( const CvMat *src, CvMat *dst);
double coreCalculation( const CvMat *src, double x);
int main(){
CvMat *src, *dst, *X0, *res;
FILE *fp = fopen("./data", "w");
fclose(fp);
X0 = cvCreateMat(2, 1, CV_64F);
src = cvCreateMat(2, 1, CV_64F);
dst = cvCreateMat(PRECISION, 1, CV_64F);
res = cvCreateMat(X0->rows, X0->cols, CV_64F);
cvmSet(X0, 0, 0, 100);
cvmSet(X0, 1, 0, 102);
CalcDiff(X0, dst);
cvmSet(X0, 0, 0, 0);
cvmSet(X0, 1, 0, 0);
cvLevenbergMarquardtOptimization((pointer_LMJac)CalcDer...
return 0;
}
void CalcDiff( const CvMat *src, CvMat *dst){
int i;
double x, val;
FILE *fp = fopen("./data", "a");
static count = 0;
printf("%d repeat\n", count++);
for(i = 0;i < PRECISION;i++){
x = CV_PI * ((double)i / PRECISION);
val = coreCalculation(src, x);
cvmSet(dst, i, 0, val);
fprintf(fp, "%f\t", cvmGet(dst, i, 0));
}
fprintf(fp, "\n");
}
void CalcDerivDiff( const CvMat *src, CvMat *dst){
int i, j;
double x, val, nextval;
CvMat *next = cvCreateMat(src->rows,src->cols,src->type);
for(j = 0;j < 2;j++){
cvCopy( src, next);
cvmSet(next, j, 0, cvmGet(src, j, 0) + DERIV_STEP);
for(i = 0;i < PRECISION;i++){
x = CV_PI * ((double)i / PRECISION);
val = coreCalculation(src, x);
nextval = coreCalculation(next, x);
cvmSet(dst, i, j, nextval - val);
}
}
}
double coreCalculation( const CvMat *src, double x){
double a = cvmGet(src, 0, 0);
double b = cvmGet(src, 1, 0);
//return a*cos(b*x) + b*sin(a*x);
return a*cos(3*x) + b*sin(60*x);
}
}}
*実体ファイル [#ubfd0697]
-OpenCV 1.1以前
--cvaux/src/cvlevmartif.cpp
--cvaux/src/cvlevmar.cpp
-OpenCV 2.1
--src/cv/cvcalibcation.cpp
--include/cv.hpp
-OpenCV 2.2以降
--opencv2/calib3d/calib3d.hpp
--modules/calib3d/src/calibration.cpp
ジャンル[[:OpenCV]][[:OpenCV 1.0]][[:OpenCV 2.1]][[:OpenC...
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cvLevenbergMarquardtOptimizationで最小化
#contents
*void cvLevenbergMarquardtOptimization [#o8253b9f]
void cvLevenbergMarquardtOptimization(pointer_LMJac Jacob...
CvMat *X0, CvMat *observRes, CvMat *resultX,
int maxIter, double epsilon);
な，長い・・・
*引数 [#y9be9d8f]
-JacobianFunction:pointer_LMJac型のヤコビアン行列を返す関...
-function:pointer_LMJac型の計算値を返す関数のポインタ
-X0:CvMat*型の初期値
-observRes:CvMat*型の観測値
-resultX:CvMat*型の結果
-maxIter:int型の最大反復回数
-epsilon:double型の収束しきい値
*解説 [#n08a6e9f]
-pointer_LMJac型とはfunction( const CvMat*src, CvMat* dst...
-関数を2つ作る
--srcを引数としてdstに計算値を代入する関数
--srcを引数としてdstに編微分を羅列した関数行列を返す関数
-X0には初期値，observResは観測値，あとは反復回数と収束し...
-関数について
--例えばP行列は未知数11の行列で，計算値は2次元座標
--''PX''='''x'''
--ここで''P''が未知で''X''が既知，'''x'''が観測できる値
--例えば10点の座標から''P''を推定する場合，srcは11行1列の...
--既知の3次元座標はあらかじめ何とか渡しておかなければなら...
-ヤコビ行列を返す関数は理論的には要らないはず(Levenberg-M...
//なーんも分からん．
//ただ，OpenCVにLevenbergMarquardt法による最小化が実装さ...
//使い方・・・ヘルプ
*返り値 [#sb0c5fef]
-voidなので返さない
*サンプルコード [#vf411e8b]
#geshi(c++,number){{
//cvaux/src/cvlevmartif.cppにTriFocalを求める過程でLeven...
#include <cvlevmar.cpp>
#include <cv.h>
#include <cvaux.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define A 100
#define B 102
#define PRECISION 100
#define DERIV_STEP 0.00001
void CalcDiff( const CvMat *src, CvMat *dst);
void CalcDerivDiff( const CvMat *src, CvMat *dst);
double coreCalculation( const CvMat *src, double x);
int main(){
CvMat *src, *dst, *X0, *res;
FILE *fp = fopen("./data", "w");
fclose(fp);
X0 = cvCreateMat(2, 1, CV_64F);
src = cvCreateMat(2, 1, CV_64F);
dst = cvCreateMat(PRECISION, 1, CV_64F);
res = cvCreateMat(X0->rows, X0->cols, CV_64F);
cvmSet(X0, 0, 0, 100);
cvmSet(X0, 1, 0, 102);
CalcDiff(X0, dst);
cvmSet(X0, 0, 0, 0);
cvmSet(X0, 1, 0, 0);
cvLevenbergMarquardtOptimization((pointer_LMJac)CalcDer...
return 0;
}
void CalcDiff( const CvMat *src, CvMat *dst){
int i;
double x, val;
FILE *fp = fopen("./data", "a");
static count = 0;
printf("%d repeat\n", count++);
for(i = 0;i < PRECISION;i++){
x = CV_PI * ((double)i / PRECISION);
val = coreCalculation(src, x);
cvmSet(dst, i, 0, val);
fprintf(fp, "%f\t", cvmGet(dst, i, 0));
}
fprintf(fp, "\n");
}
void CalcDerivDiff( const CvMat *src, CvMat *dst){
int i, j;
double x, val, nextval;
CvMat *next = cvCreateMat(src->rows,src->cols,src->type);
for(j = 0;j < 2;j++){
cvCopy( src, next);
cvmSet(next, j, 0, cvmGet(src, j, 0) + DERIV_STEP);
for(i = 0;i < PRECISION;i++){
x = CV_PI * ((double)i / PRECISION);
val = coreCalculation(src, x);
nextval = coreCalculation(next, x);
cvmSet(dst, i, j, nextval - val);
}
}
}
double coreCalculation( const CvMat *src, double x){
double a = cvmGet(src, 0, 0);
double b = cvmGet(src, 1, 0);
//return a*cos(b*x) + b*sin(a*x);
return a*cos(3*x) + b*sin(60*x);
}
}}
*実体ファイル [#ubfd0697]
-OpenCV 1.1以前
--cvaux/src/cvlevmartif.cpp
--cvaux/src/cvlevmar.cpp
-OpenCV 2.1
--src/cv/cvcalibcation.cpp
--include/cv.hpp
-OpenCV 2.2以降
--opencv2/calib3d/calib3d.hpp
--modules/calib3d/src/calibration.cpp
ジャンル[[:OpenCV]][[:OpenCV 1.0]][[:OpenCV 2.1]][[:OpenC...
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