我需要一些帮助来构建链接到NLopt库(http://ab-initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt)的Rcpp包。我在Windows上使用RStudio的“Build&Reload”。我在包的\src文件夹中有以下文件:\srcMakevars.inMakevars.winRcppExports.cppnlopt.hnlopt.hpplibnlopt.liblibnlopt.deflibnlopt.alibnlopt.dll我已将NLOpt的.lib(使用MinGW构建)和dll文件复制到\src文件夹中，希望R能够自行编译它们。然而，情况似乎并非如此，

我需要在以下等式中最小化H:其中H是3x3矩阵。Pn是3x1矩阵(点)。Euclidean()给出两点之间的距离。Dn为实际距离。我有一个H和m点(P0到Pm)的初步估计我需要优化H的值，使所有m点的误差最小化。(表达式中的所有值都是已知的)我如何使用opencv或dlib(或使用boost/NLopt)实现它。 最佳答案 虽然dlib库的find_optimal_parameters函数的文档确实不够，但您可以在github上找到单元测试。其中显示了如何使用该功能。我看到了另一个question你问过，似乎解决方案与这个问题有所不

我有一个相当简单的约束优化问题，但会根据我的操作方式得到不同的答案。让我们先完成导入和pretty-print功能:importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimize,LinearConstraint,NonlinearConstraint,SR1defprint_res(res,label):print("\n\n*****",label,"*****\n")print(res.message)print("objfuncvalueatsolution",obj_func(res.x))print("startingvalues:",x0)