调用IPOPT约束的非线性解算器。 基本的函数调用 [x, info] = IPOPT(x0,funcs,options)
第一个输入是一个矩阵或矩阵的单元数组。它声明求解器的起点。
回调函数 第二个输入必须是包含各种MATLAB例程函数句柄的结构。有关MATLAB中使用函数和函数句柄的更多信息，请在MATLAB提示符中输入HELP function和HELP FUNCTION_HANDLE。
function f = objective (x) (必须)
计算当前点的目标函数。例如，Hock & Schittkowski (H&S)测试问题#71(包含4个优化变量)的目标函数的定义将是
1 2 functionf =objective (x)f = x(1)*x(4)*sum(x(1:3)) + x(3); funcs.gradient (required) （必须）
计算目标在当前点的梯度。它接受一个输入，当前迭代x。对于H&S测试问题#71，梯度回调函数的定义是
1 2 3 4 5 functiong =gradient (x)g = [ x(1)*x(4) + x(4)*sum(x(1:3)) x(1)*x(4) x(1)*x(4) + 1 x(1)*sum(x(1:3)) ]; funcs.constraints (可选)
只有当变量有约束时才需要此函数。它在当前点计算约束函数。它接受一个输入x。返回值是一个长度等于约束数量的向量(它必须与options.cl和options.cu的长度相同)。对于H&S测试问题#71，回调函数定义为
1 2 functionc =constraints (x)c = [ prod(x); sum(x....
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可见光与红外图像融合 写了一个批量计算图像融合指标的脚本，主要用到了scikit-image模块，点击可查看官方文档
安装scikit-image 建议建立一个虚拟Python环境运行，虚拟环境的意义，就如同虚拟机一样，它可以实现不同环境中Python依赖包相互独立，互不干扰。
创建虚拟环境的步骤：
第一步：安装Virtualenv
1 pip3 install virtualenv -i https://pypi.python.org/simple/ 第二步：cd 到存放虚拟环境的目录地址，执行以下代码创建虚拟环境
1 2 3 4 virtualenv python3_env # 你也可以指定版本 virtualenv -p /usr/bin/python2.7 python2_env virtualenv -p /usr/bin/python3.8 python3_env 第三步：激活虚拟环境
ubuntu执行以下命令：
1 source python3_env/bin/activate Windows执行以下命令：
1 .\Scripts\activate.bat 第四步：退出虚拟环境
ubuntu执行：
1 deactivate Windows执行：
1 .\Scripts\deactivate.bat 接下来进入正文，安装scikit-image，激活虚拟环境后，pip安装...