Я уже несколько дней пытаюсь понять, как перенести код с MatLab или Python на C ++ ...
Моя проблема с переносом функции оптимизации нелинейных наименьших квадратов и Я в основном преодолел блокпост, поскольку до сих пор все работает отлично.
Реализация MathLab: https://github.com/SuwoongHeo/Deformation-Transfer-Matlab
Python Реализация: https://github.com/ziyeshanwai/python-deformation-transfer
Точный бит кода I `у меня проблемы с переносом ...
Код MatLab:
[b, res, resi] = lsqnonlin(@(b) resSimXform( b,double(A),double(B) ),(double(b0)),[],[],options);
function result = resSimXform( b,A,B )
r = b(1:4);
t = b(5:7);
s = b(8);
% s = b(8:10);
n = size(A,2);
if ~isreal(r)
a = 1;
end
R = vrrotvec2mat(r);
test =repmat(t', 1, n);
rot_A = diag(s) * R * A + repmat(t', 1, n);
result = sum(sum((B-rot_A).^2,2));
end
и эквивалентный python код:
b = least_squares(fun=resSimXform, x0=b0, jac='3-point', method='lm', args=(Points_A, Points_B),
ftol=1e-12, xtol=1e-12, gtol=1e-12, max_nfev=100000)
def resSimXform(b, A, B):
print("resSimXform function")
t = b[4:7]
R = np.zeros((3, 3))
R = R_axis_angle(R, b[0:3], b[3])
rot_A = b[7]*R.dot(A) + t[:, np.newaxis]
result = np.sqrt(np.sum((B-rot_A)**2, axis=0))
return result
Я пробовал различные оптимизация библиотек на C ++ без удачи ... Видимо, они работают иначе, чем в Python или Matlab.
Я пробовал Eigen LevenbergMarquardt и DLibs solve_least_squares_lm, но не смог ... Я не мог понять, как их настроить, поскольку, очевидно, они отличаются от своих аналогов.
Я уже реализовал функцию «Остаток сходства» (resSimXform) в C ++, и она отлично работает. Я постоянно отлаживаю результаты и проверяю на соответствие выводам из MathLab и Python.
Моя версия на c ++ выглядит примерно так: (Я попытаюсь очистить ее больше, когда выясню, как используйте его с функцией наименьшего квадрата ... но в данный момент он возвращает точное значение как Matlab)
double residual(MatrixXd x, MatrixXd A, MatrixXd B) {
MatrixXd r(1, 4);
r(0, 0) = x(0, 0);
r(0, 1) = x(0, 1);
r(0, 2) = x(0, 2);
r(0, 3) = x(0, 3);
MatrixXd t(1, 3);
t(0, 0) = x(0, 4);
t(0, 1) = x(0, 5);
t(0, 2) = x(0, 6);
double s = x(0, 7);
MatrixXd R(3, 3);
R = R_axis_angle(r);
MatrixXd rot_A(A.rows(), A.cols());
t.transposeInPlace();
t = t.col(0).replicate(1, A.cols());
rot_A = s * R * A + t;
MatrixXd fvecM = B - rot_A;
for (int i = 0; i < fvecM.rows(); i++) {
for (int j = 0; j < fvecM.cols(); j++) {
fvecM(i, j) = pow(fvecM(i, j), 2);
}
}
Eigen::VectorXd sums(3);
sums(0) = fvecM.row(0).sum();
sums(1) = fvecM.row(1).sum();
sums(2) = fvecM.row(2).sum();
return fvecM.sum();
}
Я был бы очень признателен, если кто-нибудь может помочь мне выяснить, какая библиотека оптимизации для c ++ будет работать в этом сценарии и как его реализовать ... если есть огромные отличия от таковых в Matlab или Python, так как мой опыт работы с такого рода оптимизаторами ограничен.
Заранее спасибо ... Я уже пробовал гуглить пару дней и не смог найти решение, поэтому я здесь:)