examples/helloworld_numeric_diff.cc

   1 // Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer
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   3 // http://ceres-solver.org/
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  27 // POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
  28 //
  29 // Author: keir@google.com (Keir Mierle)
  30 //
  31 // Minimize 0.5 (10 - x)^2 using jacobian matrix computed using
  32 // numeric differentiation.
  33
  34 #include "ceres/ceres.h"
  35 #include "glog/logging.h"
  36
  37 using ceres::NumericDiffCostFunction;
  38 using ceres::CENTRAL;
  39 using ceres::CostFunction;
  40 using ceres::Problem;
  41 using ceres::Solver;
  42 using ceres::Solve;
  43
  44 // A cost functor that implements the residual r = 10 - x.
  45 struct CostFunctor {
  46   bool operator()(const double* const x, double* residual) const {
  47     residual[0] = 10.0 - x[0];
  48     return true;
  49   }
  50 };
  51
  52 int main(int argc, char** argv) {
  53   google::InitGoogleLogging(argv[0]);
  54
  55   // The variable to solve for with its initial value. It will be
  56   // mutated in place by the solver.
  57   double x = 0.5;
  58   const double initial_x = x;
  59
  60   // Build the problem.
  61   Problem problem;
  62
  63   // Set up the only cost function (also known as residual). This uses
  64   // numeric differentiation to obtain the derivative (jacobian).
  65   CostFunction* cost_function =
  66       new NumericDiffCostFunction<CostFunctor, CENTRAL, 1, 1> (new CostFunctor);
  67   problem.AddResidualBlock(cost_function, NULL, &x);
  68
  69   // Run the solver!
  70   Solver::Options options;
  71   options.minimizer_progress_to_stdout = true;
  72   Solver::Summary summary;
  73   Solve(options, &problem, &summary);
  74
  75   std::cout << summary.BriefReport() << "\n";
  76   std::cout << "x : " << initial_x
  77             << " -> " << x << "\n";
  78   return 0;
  79 }