Google街景技术关键部分已开源

　　本文译自 Google GEO 　软件工程师 　Sameer Agarwal 和 Keir Mierle 发布在 Google 　开源博客中的文章。在科学和工程的广大领域，从统计学中复杂的曲线拟合 ，到计算机视觉中从照片构建 3D 模型，都存在非线性最小二乘问题（non-linear least squares）。今日，我们非常高兴宣布发布我们在Google所使用的解决方案。

　　Ceres Solver 是一个可移植的 C++ 库，可用来建模并解决大型复杂的非线性最小二乘问题。它的显著特性如下：

　　• A simple, expressive API | 简单易读的 API

　　• Automatic differentiation | 自动微分

　　• Robust loss functions | 稳健的损失函数

　　• Local parameterizations | 局部参数

　　• A threaded Jacobian evaluators and linear solvers

　　• Dense QR factorization (using 　Eigen) for small problems

　　• Sparse Cholesky factorization (using 　SuiteSparse) for large sparse problems

　　• Specialized solvers for problems in 　3D computer vision 　 | 三维计算机视觉中的问题的特定解决方案

　　• A liberal license (New BSD)

　　• Scales from servers to cell phones.

　　在Google，我们使用 　Ceres Solver 来估测街景车、飞机和卫星的姿态；给 　PhotoTours 　建立 3D 模型；估测卫星图像传感器的特征，等。比如：下面这个视频展示了三个实例（YouTube），Ceres Solver 融合从安装在街景车上的传感器发送的数据，估测街景车自身在地球表面的正确位置和方向。

　　我们希望你会下载Ceres Solver，解决一些问题，并在邮件列表中分享你的经验。

　　By Sameer Agarwal & Keir Mierle, Geo Software Engineers