← Back to branch summary

~ubuntu-branches/ubuntu/raring/ceres-solver/raring

« back to all changes in this revision

Viewing changes to examples/data_fitting.cc

  • Committer: Package Import Robot
  • Author(s): Koichi Akabe
  • Date: 2012-06-04 07:15:43 UTC
  • Revision ID: package-import@ubuntu.com-20120604071543-zx6uthupvmtqn3k2
Tags: upstream-1.1.1
Import upstream version 1.1.1

Show diffs side-by-side

added added

removed removed

Lines of Context:
examples/data_fitting.cc
 
1
// Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer
 
2
// Copyright 2010, 2011, 2012 Google Inc. All rights reserved.
 
3
// http://code.google.com/p/ceres-solver/
 
4
//
 
5
// Redistribution and use in source and binary forms, with or without
 
6
// modification, are permitted provided that the following conditions are met:
 
7
//
 
8
// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,
 
9
//   this list of conditions and the following disclaimer.
 
10
// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,
 
11
//   this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
 
12
//   and/or other materials provided with the distribution.
 
13
// * Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be
 
14
//   used to endorse or promote products derived from this software without
 
15
//   specific prior written permission.
 
16
//
 
17
// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS"
 
18
// AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE
 
19
// IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE
 
20
// ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE
 
21
// LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR
 
22
// CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF
 
23
// SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS
 
24
// INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN
 
25
// CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)
 
26
// ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE
 
27
// POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
 
28
//
 
29
// Author: sameeragarwal@google.com (Sameer Agarwal)
 
30
 
 
31
#include "ceres/ceres.h"
 
32
 
 
33
using ceres::AutoDiffCostFunction;
 
34
using ceres::CostFunction;
 
35
using ceres::Problem;
 
36
using ceres::Solver;
 
37
using ceres::Solve;
 
38
 
 
39
// Data generated using the following octave code.
 
40
//   randn('seed', 23497);
 
41
//   m = 0.3;
 
42
//   c = 0.1;
 
43
//   x=[0:0.075:5];
 
44
//   y = exp(m * x + c);
 
45
//   noise = randn(size(x)) * 0.2;
 
46
//   y_observed = y + noise;
 
47
//   data = [x', y_observed'];
 
48
 
 
49
const int kNumObservations = 67;
 
50
const double data[] = {
 
51
  0.000000e+00, 1.133898e+00,
 
52
  7.500000e-02, 1.334902e+00,
 
53
  1.500000e-01, 1.213546e+00,
 
54
  2.250000e-01, 1.252016e+00,
 
55
  3.000000e-01, 1.392265e+00,
 
56
  3.750000e-01, 1.314458e+00,
 
57
  4.500000e-01, 1.472541e+00,
 
58
  5.250000e-01, 1.536218e+00,
 
59
  6.000000e-01, 1.355679e+00,
 
60
  6.750000e-01, 1.463566e+00,
 
61
  7.500000e-01, 1.490201e+00,
 
62
  8.250000e-01, 1.658699e+00,
 
63
  9.000000e-01, 1.067574e+00,
 
64
  9.750000e-01, 1.464629e+00,
 
65
  1.050000e+00, 1.402653e+00,
 
66
  1.125000e+00, 1.713141e+00,
 
67
  1.200000e+00, 1.527021e+00,
 
68
  1.275000e+00, 1.702632e+00,
 
69
  1.350000e+00, 1.423899e+00,
 
70
  1.425000e+00, 1.543078e+00,
 
71
  1.500000e+00, 1.664015e+00,
 
72
  1.575000e+00, 1.732484e+00,
 
73
  1.650000e+00, 1.543296e+00,
 
74
  1.725000e+00, 1.959523e+00,
 
75
  1.800000e+00, 1.685132e+00,
 
76
  1.875000e+00, 1.951791e+00,
 
77
  1.950000e+00, 2.095346e+00,
 
78
  2.025000e+00, 2.361460e+00,
 
79
  2.100000e+00, 2.169119e+00,
 
80
  2.175000e+00, 2.061745e+00,
 
81
  2.250000e+00, 2.178641e+00,
 
82
  2.325000e+00, 2.104346e+00,
 
83
  2.400000e+00, 2.584470e+00,
 
84
  2.475000e+00, 1.914158e+00,
 
85
  2.550000e+00, 2.368375e+00,
 
86
  2.625000e+00, 2.686125e+00,
 
87
  2.700000e+00, 2.712395e+00,
 
88
  2.775000e+00, 2.499511e+00,
 
89
  2.850000e+00, 2.558897e+00,
 
90
  2.925000e+00, 2.309154e+00,
 
91
  3.000000e+00, 2.869503e+00,
 
92
  3.075000e+00, 3.116645e+00,
 
93
  3.150000e+00, 3.094907e+00,
 
94
  3.225000e+00, 2.471759e+00,
 
95
  3.300000e+00, 3.017131e+00,
 
96
  3.375000e+00, 3.232381e+00,
 
97
  3.450000e+00, 2.944596e+00,
 
98
  3.525000e+00, 3.385343e+00,
 
99
  3.600000e+00, 3.199826e+00,
 
100
  3.675000e+00, 3.423039e+00,
 
101
  3.750000e+00, 3.621552e+00,
 
102
  3.825000e+00, 3.559255e+00,
 
103
  3.900000e+00, 3.530713e+00,
 
104
  3.975000e+00, 3.561766e+00,
 
105
  4.050000e+00, 3.544574e+00,
 
106
  4.125000e+00, 3.867945e+00,
 
107
  4.200000e+00, 4.049776e+00,
 
108
  4.275000e+00, 3.885601e+00,
 
109
  4.350000e+00, 4.110505e+00,
 
110
  4.425000e+00, 4.345320e+00,
 
111
  4.500000e+00, 4.161241e+00,
 
112
  4.575000e+00, 4.363407e+00,
 
113
  4.650000e+00, 4.161576e+00,
 
114
  4.725000e+00, 4.619728e+00,
 
115
  4.800000e+00, 4.737410e+00,
 
116
  4.875000e+00, 4.727863e+00,
 
117
  4.950000e+00, 4.669206e+00,
 
118
};
 
119
 
 
120
class ExponentialResidual {
 
121
 public:
 
122
  ExponentialResidual(double x, double y)
 
123
      : x_(x), y_(y) {}
 
124
 
 
125
  template <typename T> bool operator()(const T* const m,
 
126
                                        const T* const c,
 
127
                                        T* residual) const {
 
128
    residual[0] = T(y_) - exp(m[0] * T(x_) + c[0]);
 
129
    return true;
 
130
  }
 
131
 
 
132
 private:
 
133
  const double x_;
 
134
  const double y_;
 
135
};
 
136
 
 
137
int main(int argc, char** argv) {
 
138
  google::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);
 
139
  google::InitGoogleLogging(argv[0]);
 
140
 
 
141
  double m = 0.0;
 
142
  double c = 0.0;
 
143
 
 
144
  Problem problem;
 
145
  for (int i = 0; i < kNumObservations; ++i) {
 
146
    problem.AddResidualBlock(
 
147
        new AutoDiffCostFunction<ExponentialResidual, 1, 1, 1>(
 
148
            new ExponentialResidual(data[2 * i], data[2 * i + 1])),
 
149
        NULL,
 
150
        &m, &c);
 
151
  }
 
152
 
 
153
  Solver::Options options;
 
154
  options.max_num_iterations = 25;
 
155
  options.linear_solver_type = ceres::DENSE_QR;
 
156
  options.minimizer_progress_to_stdout = true;
 
157
 
 
158
  Solver::Summary summary;
 
159
  Solve(options, &problem, &summary);
 
160
  std::cout << summary.BriefReport() << "\n";
 
161
  std::cout << "Initial m: " << 0.0 << " c: " << 0.0 << "\n";
 
162
  std::cout << "Final   m: " << m << " c: " << c << "\n";
 
163
  return 0;
 
164
}