c++ - 在 C++ 中优化两个向量之间的距离

Question

我有两个带坐标的向量，存储为 OpenCV 的浮点数：
a）dstpoints是一个带有 OpenCV 点的向量 - std::vector<cv::Point2f>（在我的示例中我有 162 个点，它们没有改变），
b）ppts也std::vector<cv::Point2f>和 dstpoints 的大小相同：
std::vector<cv::Point2f> ppts = project_keypoints(params, input);
但是ppts依赖于另外两个向量：
-输入是 2*162=324 长并且没有改变，
-参数是 189 长，应该改变它的值以获得变量suma的最小值，如下所示：

    double suma = 0.0;
    for (int i=0; i<dstpoints_size; i++)
    {
        suma += pow(dstpoints[i].x - ppts[i].x, 2);
        suma += pow(dstpoints[i].y - ppts[i].y, 2);
    }

我正在寻找参数向量，它将给我最小的suma变量值。最小二乘算法似乎是解决它的好选择： https
://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares 我尝试了 dlib 版本：
http
://dlib.net/dlib/optimization/optimization_least_squares_abstract.h.html#solve_least_squares 但恐怕这对我的情况不利。
我认为，我在 dlib 版本中的问题是，对于每个不同的参数向量，我得到不同的ppts向量，不仅是单个值，而且我不知道dlib 中的solve_least_squares函数是否可以匹配我的示例。
我正在寻找可以帮助解决问题的 C++ 解决方案（可能带有优化器）。

标签： c++mathoptimizationleast-squares