如何调整fminunc的初始步骤？

我有两张图片，需要通过翻译和旋转将一张图片转换为另一张图片。为此我有一个这样的功能：如何调整fminunc的初始步骤？

function [differences] = cost_function(transformation) 

disp(transformation); 

offset_x = transformation(1); % one of the images will be shifted by these many 
offset_y = transformation(2); % pixels in either direction 
angle = transformation(3); % and rotated by this much 

% snip: 
% * transform the second image 
% * otsu treshold both 
% * xor the results 
% * count pixels that xored

然后我试着找到它的最小值！

best_transform = fminunc(@cost_function, [0 0 0]);

然而，解算器日志显示一个很大的问题：

1.0e-007 * 
    0.1490   0   0 
    1.0e-007 * 
     0 0.1490   0 
    1.0e-007 * 
     0   0 0.1490 
     0   0   1 
    0.0000   0 1.0000 
     0 0.0000 1.0000 
     0   0 1.0000 
     0   0 0.3333 
    0.0000   0 0.3333

求解程序试图在每个维度有一点点微调，找到最佳线路进行的，但很明显偏移图像通过0.1490像素确实没有太大的作用，而将其自然移动0.1490弧度。然而，我不知道，其中0.1490实际上来自哪里。

The documentation在这里似乎没有建议。我如何增加求解器的初始步骤？

来源

2012-01-22 badp

我现在有这样的杂牌组装电脑：

best_score_so_far = 9999999999; 
best_so_far = [0 0 0]; 
optimset('display', 'off', 'MaxIter', 100); 
for dist = 1:1:10 
    for angle = 0:2*pi/4/dist:2*pi 
     x = cos(angle)*dist; 
     y = sin(angle)*dist; 
     disp([dist angle x y]); %heh 
     [best, cost] = fminunc(@(angle)cost_function([x,y,angle]), 0); 
     if(cost < best_score_so_far) 
      best_score_so_far = cost; 
      best_so_far = best; 
     end 
    end 
end

...但它的丑陋，超慢，而且，还有，一个杂牌。

来源

2012-01-22 05:52:07 badp

fminunc设计用于查找最小连续函数，正如您所指出的那样，由于您将图像的像素数量改为无穷小，因此不会产生任何结果，因此您并不是这种情况。

您可以通过正确地缩放您的目标函数来解决此问题，愚弄fminunc使您相信您的功能确实是连续的。为了实现这个目标，只需通过一个相当大的标量乘以你的补偿参数，如：

offset_x = transformation(1)*1000; 
offset_y = transformation(2)*1000; 
angle = transformation(3);

和除以你的由同一组标量的最终解决方案，使像素数偏移。

通常，在非线性优化问题中适当缩放变量是至关重要的，即使您的问题不会遇到不连续问题。

来源

2012-01-22 05:55:33 foglerit

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