#2 · 主分类： 优化与启发式算法
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一个大规模非线性优化库
项目最后更新：08/19/26
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许可证
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收录理由
做三维重建的人，几乎都会用 Ceres 来从图像匹配点中拟合相机位姿和三维坐标。这是一套成熟的 C++ 库，你只需定义代价函数、添加残差块，剩下的交给非线性最小二乘求解器，它能处理稀疏结构、边界约束，并提供从 Gauss-Newton 到 L-BFGS 的多种算法。对于 SLAM、运动恢复结构、相机标定，以及其他归结为最小化大规模残差目标的视觉几何问题，它提供直接的建模接口和接近生产级别的性能。自 2010 年起就在 Google 内部实际使用，在光束法平差和大型稀疏优化场景里，它更像一个可靠、文档齐全的工程工具，而非研究原型。
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