由于在图像拼接程序中要用到LM算法，本人编程能力太弱，只好借助于库函数。看到网上教程有用Levmar（FAQ）来做LM算法的。Levmar可用于C++, Matlab,Perl, Python, Haskell and Tcl。本人在VS2010下编程，所以下面只谈谈如何在VS2010下配置。

经过测试，win7与win8 64位系统下的VS2010用下面的方法配置可以成功。

准备工具：

1.  cmake-2.8.12.1-win32-x86.zip (选择Binary distributions栏下的第二个)。

2.  clapack-3.2.1-CMAKE.tgz（页面做的稍乱，找到同名的那个压缩包下载）。

3.  levmar-2.6

步骤：

1.  先将上面下载的三个压缩包都解压。解压后的cmake-2.8.12.1-win32-x86是编译工具，建议放在常用的工具文件夹下（英文目录，不要有中文）。解压后的clapack-3.2.1-CMAKE和levmar-2.6等会要用到，而且编程的时候也用到其做包含目录，因此不建议放在桌面。

2.  针对clapack-3.2.1-CMAKE的操作。双击打开cmake-gui.exe（该文件在cmake-2.8.12.1-win32-x86文件夹里的bin文件夹下）首先要对clapack-3.2.1-CMAKE进行编译。如图http://s3/mw690/001h9GDRgy6FwQOPza282&690WIN 7/8 下VS2010配置CLAPCAK3.2.1和Levmar2.6" TITLE="64位 WIN 7/8 下VS2010配置CLAPCAK3.2.1和Levmar2.6" />

   对于箭头1，点击右边的Browse Source...将文件夹定位到第一步解压出的clapack3.2.1-CMAKE，对于箭头2，Browse Build..则是你要编译到的位置，为了方便我选择C:\CLAPACK。选择完之后，我们点击左下角的configure按钮，弹出的框里我们选择Visual Studio 10 Win64，点Finish等几秒钟，Configure结束后画面中间会出来一些红色的条框，不管它，我们再点Configure右边的Generate按钮，根据下面提示Generate done后，可以先关掉这个窗口了。现在我们到C:\CLAPACK下，找到CLAPACK.sln这个文件，并双击，这时候会在VS2010里出来一个工程，等待加载完成后，我们选择生成解决方案。这里需要花点时间，等程序跑完之后会提示成功了33个项目（这一步是为了生成4个lib文件）。下面我们可以先关掉VS2010。然后再次到C:\CLAPACK文件夹下，我们要寻找4个.lib文件（为了在levmar中要链接他们），这4个文件分别是：

l  C:\Clapack\BLAS\SRC\Debug:        blas.lib

l  C:\Clapack\F2CLIBS\libf2c\Debug:     libf2c.lib

l  C:\Clapack\SRC\Debug:               lapack.lib

l  C:\Clapack\Testing\MATGEN\Debug:      tmglib.lib

为了便于我们在后面链接他们，我们先在C:\CLAPACK下新建一个LIB文件夹，然后复制上面四个lib文件到这个文件夹下。到这里第二步基本完成了。

注意：复制libf2c.lib的时候我们将文件名改为f2c.lib（因为后面链接的默认名是f2c.lib）

3.   针对LEVMAR2.6部分接下去我们再次打开cmake-gui.exe, Browse Source...选择第一步解压出来的levmar-2.6，Browse Build..选择要编译到的位置，这里我选的是C:\lm26。然后点击Configure，选择Visual Studio 10 Win64，之后弹出如下所示：http://s5/bmiddle/001h9GDRgy6FwQRYVDed4&690WIN 7/8 下VS2010配置CLAPCAK3.2.1和Levmar2.6" TITLE="64位 WIN 7/8 下VS2010配置CLAPCAK3.2.1和Levmar2.6" />

将LAPACKBLAS_DIR 后面的usr/lib文件夹路径改成第二步中我们自己建的那个文件夹路径 C:\CLAPACK\LIB。然后再次点击左下角的Configure，红色变白色，之后再点击Generate。下面我们到 C:\lm26文件夹下找到LEVMAR.sln文件，运行它，点生成解决方案，全部成功后关掉。这一步是为里生成C:\lm26\Debug\levmar.lib文件。到这里配置部分基本完成了，下面讲如何在我们自己的程序里用。

4.  新建一个VS2010的c++工程lm_test，点顶部菜单栏的项目，再点属性，点左侧的配置属性，再点右侧的配置管理器，点活动平台解决方案的下拉菜单，点新建，然后把Itanium换成x64点确定，如图http://s4/bmiddle/001h9GDRgy6FwQU90pt63&690WIN 7/8 下VS2010配置CLAPCAK3.2.1和Levmar2.6" TITLE="64位 WIN 7/8 下VS2010配置CLAPCAK3.2.1和Levmar2.6" />

这样，我们就将我们的工程配置成了64位的。

然后右键点击左侧解决方案资源管理器中lm_test，选择属性,弹出的窗口左侧点击配置属性下的VC++目录，然后在右侧的包含目录中添加我们在第一步中解压出的levmar2.6的文件夹，如图http://s4/bmiddle/001h9GDRgy6FwQVH57B23&690WIN 7/8 下VS2010配置CLAPCAK3.2.1和Levmar2.6" TITLE="64位 WIN 7/8 下VS2010配置CLAPCAK3.2.1和Levmar2.6" />

确定后，我们再在库目录下再添加两个文件夹,一个是我们在第二步中自己新建的那个C:\CLAPACK\LIB,另一个是C:\lm26\Debug,为的就是这两个文件夹里面的lib文件，如图http://s5/bmiddle/001h9GDRgy6FwQWx43i74&690WIN 7/8 下VS2010配置CLAPCAK3.2.1和Levmar2.6" TITLE="64位 WIN 7/8 下VS2010配置CLAPCAK3.2.1和Levmar2.6" />

确定后我们点击左侧的链接器、输入，附加依赖项添加第二步生成4个lib文件和第三步生成的1个lib文件: lapack.lib, blas.lib, f2c.lib,tmglib.lib.levmar.lib。

现在把下面的程序拷贝进去运行看看吧。

// testlevmar.cpp : Defines the entry point for the console application.
//
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//  Example program that shows how to use levmar in order to fit the three-
//  parameter exponential model x_i = p[0]*exp(-p[1]*i) + p[2] to a set of
//  data measurements; example is based on a similar one from GSL.
//
//  Copyright (C) 2008-11  Manolis Lourakis (lourakis at ics forth gr)
//  Institute of Computer Science, Foundation for Research & Technology - Hellas
//  Heraklion, Crete, Greece.
//
//  This program is free software; you can redistribute it and/or modify
//  it under the terms of the GNU General Public License as published by
//  the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
//  (at your option) any later version.
//
//  This program is distributed in the hope that it will be useful,
//  but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
//  MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
//  GNU General Public License for more details.
//
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

#include stdio.h //自己加一下尖括号，新浪博客加了就不显示内容了
#include stdlib.h
#include string.h
#include math.h
#include "levmar.h"

#ifdef _cplusplus

extern "C"{

#include "f2c.h"

#include "clapack.h"

}

#endif

#ifndef LM_DBL_PREC
#error Example program assumes that levmar has been compiled with double precision, see LM_DBL_PREC!
#endif
#define M_PI 3.14

#undef REPEATABLE_RANDOM
#define DBL_RAND_MAX (double)(RAND_MAX)
#ifdef _MSC_VER // MSVC
#include
#define GETPID  _getpid
#elif defined(__GNUC__) // GCC
#include
#include
#define GETPID  getpid
#else
#warning Do not know the name of the function returning the process id for your OS/compiler combination
#define GETPID  0
#endif
#ifdef REPEATABLE_RANDOM
#define INIT_RANDOM(seed) srandom(seed)
#else
#define INIT_RANDOM(seed) srandom((int)GETPID()) // seed unused
#endif

double gNoise(double m, double s)
{
double r1, r2, val;
  r1=((double)rand())/DBL_RAND_MAX;
  r2=((double)rand())/DBL_RAND_MAX;
  val=sqrt(-2.0*log(r1))*cos(2.0*M_PI*r2);
  val=s*val+m;
  return val;
}

struct xtradata{
    char msg[128];
   
};

void expfunc(double *p, double *x, int m, int n, void *data)
{
register int i;
struct xtradata *dat;
  dat=(struct xtradata *)data;
 
  for(i=0; i
    x[i]=p[0]*exp(-p[1]*i) + p[2];
  }
}

void jacexpfunc(double *p, double *jac, int m, int n, void *data)
{  
register int i, j;
struct xtradata *dat;
  dat=(struct xtradata *)data;
 
 
 
  for(i=j=0; i
    jac[j++]=exp(-p[1]*i);
    jac[j++]=-p[0]*i*exp(-p[1]*i);
    jac[j++]=1.0;
  }
}
int main()
{
const int n=40, m=3; // 40 measurements, 3 parameters
double p[m], x[n], opts[LM_OPTS_SZ], info[LM_INFO_SZ];
register int i;
int ret;
struct xtradata data;
 
 // INIT_RANDOM(0);
  for(i=0; i
    x[i]=(5.0*exp(-0.1*i) + 1.0) + gNoise(0.0, 0.1);
 
  p[0]=1.0; p[1]=0.0; p[2]=0.0;
 
  opts[0]=LM_INIT_MU; opts[1]=1E-15; opts[2]=1E-15; opts[3]=1E-20;
  opts[4]=LM_DIFF_DELTA; // relevant only if the finite difference Jacobian version is used
 
  strcpy(data.msg, "Hello there!");
 
  ret=dlevmar_der(expfunc, jacexpfunc, p, x, m, n, 1000, opts, info, NULL, NULL, (void *)&data); // with analytic Jacobian
  //ret=dlevmar_dif(expfunc, p, x, m, n, 1000, opts, info, NULL, NULL, (void *)&data); // without Jacobian
  printf("Levenberg-Marquardt returned in %g iter, reason %g, sumsq %g [%g]\n", info[5], info[6], info[1], info[0]);
  printf("Best fit parameters: %.7g %.7g %.7g\n", p[0], p[1], p[2]);
  exit(0);
  system("pause");
}