視覚SLAM 14説の各ライブラリの設置

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目次
  • ディレクトリ
  • 1.Eigen線形代数ライブラリのインストール
  • .Sophus李代数ライブラリのインストール
  • 3.OpenCVコンピュータビジョンライブラリのインストール
  • .PCLポイントクラウドの設置
  • .Celess非線形最適化ライブラリのインストール
  • .G 2 O図最適化ライブラリの設置
    • 1.Eigen線形代数ライブラリの設置
    EigenライブラリはC＋＋線形代数オープンソースライブラリで、公式ホームページです.http://eigen.tuxfamily.org/dox-devel/modules.html.線形代数、行列、ベクトル演算、数値解析および関連アルゴリズムを提供します.多くの上位ソフトバンクもEigenを用いてマトリックス演算を行い、g 2 o、Sophusなどを含む.EigenライブラリはUbuntuソフトウェアソースから提供されており、aptコマンドによりEigenを簡単にインストールすることができます.
    sudo apt-get install libeigen3-dev
    Eigenヘッダファイルのデフォルトのインストール位置は「/usr/include/eiggen 3/」にあります.不確定の場合は、以下のコマンドを入力して検索できます.
    sudo updatedb
locate eigen3
    Eigenは純粋にヘッダファイルで構築されたライブラリで、使用する時はCMakeLists.txtでEigenのヘッダファイルを引用すればいいです.ライブラリファイルをリンクする必要はありません.
    #     
include_directories("/usr/include/eigen3")
    2.Sophus李代数庫の設置
    Eigenライブラリは幾何学的モジュールを提供しているが、李代数のサポートは提供されていない.良い李代数バンクはStrasdatによって維持されたSophusライブラリです.Sophusライブラリは、3次元運動のSO(3)、SE(3)に対応しており、2次元運動のSO(2)、SE(2)、類似変換Sim(3)などにも対応している.これはEigenライブラリベースの上開発に直接ですので、追加の依存ライブラリをインストールする必要はありません.読者はgithubから直接Sophusライブラリを得ることができます.Sophusライブラリにはテンプレートの種類とテンプレートの種類があります.この本はテンプレートの種類ではありません.テンプレート以外の種類のSophusライブラリは、以下のコマンドを入力して取得できます.
    git clone http://github.com/strasdat/Sophus.git
cd Sophus
git checkout a621ff
    または直接にhttps://download.csdn.net/download/hz490727/10510302ダウンロード、Sophusライブラリ自体はcmakeプロジェクトです.以下のコマンドを使ってコンパイルします.
    tar -xzvf slam.tar.gz        #        
cd slam                      #  slam    
tar -xzvg Sophus.tar.gz      # Sophus         
cd Sophus                    #  Sophus    
mkdir build                  #  build   
cd build                     #  build    
cmake ..                     # build        CMake  
make                         #
    CMakeLists.txtにSophusライブラリのヘッダファイルとライブラリファイルを追加します.
    #    Sophus，    find_package  
find_package( Sophus REQUIRED )
include_directories( ${Sophus_INCLUDE_DIRS})　　　　　　　　#       

add_executable( useSophus useSophus.cpp)　　　　　　　　　　#       
target_link_libraries( useSophus ${Sophus_LIBRARIES} )　　#
    3.OpenCVコンピュータビジョンのインストール
    OpenCVは多くのオープンソース視覚計算法を提供しており、コンピュータ視覚において極めて広範な画像処理を用いた計算法である.Ubuntuでは、ソースコードからのインストールとライブラリファイルのみのインストールの両方を選択できます.ソースコードのインストールとはOpenCV公式サイトから該当バージョンのOpenCVソースをダウンロードし、cmakeコマンドでコンパイルしてインストールします.利点は選択できるバージョンが豊富で、ソースコードも見られます.ライブラリファイルのみのインストールとは、Ubuntuコミュニティのスタッフによってコンパイルされたライブラリファイルを指します.この本はOpenCV 3シリーズを使用しています.OpenCV公式サイトからインストールパッケージをダウンロードしてコンパイルしてインストールします.公式サイトのアドレスhttps://opencv.org/releases.htmlここにインストールされているのはOpenCV 3.1.0です.ダウンロードした圧縮ファイルを任意のディレクトリに解凍します.コンパイルの前にOpenCVライブラリの依存項をインストールする必要があります.
    sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libvtk5-dev libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev libopenexr-dev libtbb-dev
    依存項目のインストールが間違っている場合は、上記の依存項を順次個別にインストールします.
    sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install libgtk2.0-dev 
sudo apt-get install libvtk5-dev 
sudo apt-get install libjpeg-dev 
sudo apt-get install libtiff4-dev 
sudo apt-get install libjasper-dev 
sudo apt-get install libopenexr-dev 
sudo apt-get installlibtbb-dev
    Opencvにパッケージをコンパイルしてインストールします.OpenCVライブラリは普通のcmakeプロジェクトと同じです.コンパイルは次のようにインストールされます.
    cd XXX    #XXX  OpenCV       
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install
    OpenCVライブラリのヘッダファイルとライブラリファイルはデフォルトで「/usr/local」ディレクトリにインストールされています.CMakeLists.txtにOpenCVライブラリのヘッダファイルとライブラリの質問価格は以下の通りです.
    set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11")                          #  c++11    

find_package( OpenCV REQUIRED )                            #  OpenCV 
include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS})　　　　　　　　 #      

add_executable( imageBasics imageBasics.cpp)　　　　　　　　 #       
target_link_libraries( imageBasics ${OpenCV_LIBS} )　　     #  OpenCV
    4.PCLポイントクラウドの設置
    PCLライブラリはポイントクラウドです.PCLライブラリのインストールは比較的容易で、以下のコマンドを入力しても良いです.
    sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pcl
sudo apt-get update
sudo apt-get install libpcl-all
    インストールが完了すると、PCLライブラリのヘッダファイルは”/usr/include/pcl-1.7/”にインストールされます.ライブラリファイルは"/usr/lib/"にあります.CMakeListsにヘッダファイルとライブラリファイルを追加すると以下のようになります.
    find_package( PCL REQUIRED COMPOMENT common io )
include_directories( ${PCL_INCLUDE_DIRS})　　　　　　　　   #        

add_executable( joinMap joinMap.cpp)　　　　　　　　　　    #       
target_link_libraries( joinMap ${PCL_LIBRARIES} )　　     #
    生成したポイントクラウドファイルはpcd形式で保存され、PCLで提供された可視化プログラムでこのファイルを開きます.
    pcl_viewer map.pcd
    点雲図が開かない場合、または開いた後、点雲図が回転などの操作ができない場合、以下のコマンドを実行します.
    sudo apt-get dist-upgrade                               #
    5.Celess非線形最適化ライブラリの設置
    Cresライブラリは、Googleからの非線形最適化ライブラリです.Cresライブラリは、共通の最小二乗問題の解決に向けて、ユーザーとして、最適化問題を定義してから、いくつかのオプションを設定し、Cresを入力して解決すればいいです.インストールする前に、その依存項をインストールする必要があります.主にGoogleのいくつかのログとテストツールです.
    sudo apt-get install liblpack-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.2 libgflags-dev libgoogle-glog-dev libgtest-dev
    Celessライブラリのインストール*メソッドの一つ:github上でダウンロードします.https://github.com/ceres-solver/ceres-solver」法二:からhttps://download.csdn.net/download/hz490727/10510302Cresライブラリをダウンロードする自体はcmakeプロジェクトです.下記のコマンドを使ってコンパイルしてインストールします.2つの方法でインストールします.そのインストール手順は下記の通りです.ダウンロードしたslam.tar.gzフォルダが見つかりました.
    tar -xzvf slam.tar.gz              #        
cd slam                            #  slam    
tar -xzvg ceres-solver.tar.gz      # Sophus         
cd ceres-solver                    #  Sophus    
mkdir build                        #  build   
cd build                           #  build    
cmake ..                           # build        CMake  
make                               #  
sudo make install                  #
    Cresライブラリのヘッダファイルは「/usr/local/include/ceres/」ディレクトリにインストールされています.ライブラリファイルは「/usr/local/lib/」ディレクトリにインストールされています.CMakeList.txtにヘッダファイルとライブラリファイルのパスを追加するコマンド:
    #   cmake     ceres 
list( APPEND CMAKE_MODULE_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/cmake_modules )
find_package( Ceres REQUIRED )
include_directories( ${CERES_INCLUDE_DIRS})　　　　　　　　        #        

add_executable( curve_fitting main.cpp )　　　　　　　　　　        #       
target_link_libraries( curve_fitting ${CERES_LIBRARIES} )　　     #
    6.G 2 O図最適化ライブラリの設置
    g 2 oは図に基づいて最適化されたライブラリであり、図の最適化は非線形理論と図論を結合した理論であり、図の最適化において頂点を最適化変数とし、誤差項を表しながら非線形最小二乗問題を従来の対応図の構築に変換する.
    sudo apt-get install libqt4-dev qt4-qmake libqglviewer-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.2 libcholmod-dev
    依存項目のインストールが間違っていたら、順次に個別にインストールし、依存項目に対してテーブルキーを使って名前g 2 o図の最適化ライブラリのインストール*法を満たします.［https://github.com/RainerKuemmerle/g2o 法二:からhttps://download.csdn.net/download/hz490727/10510302ダウンロードg 2 oライブラリはcmakeプロジェクトです.以下のコマンドを使ってコンパイルしてインストールします.2つの方法を例にとって、ダウンロードしたslam.tar.gzフォルダを見つけます.
    tar -xzvf slam.tar.gz              #        
cd slam                            #  slam    
tar -xzvg g2o.tar.gz               # Sophus         
cd g2o                             #  Sophus    
mkdir build                        #  build   
cd build                           #  build    
cmake ..                           # build        CMake  
make                               #  
sudo make install                  #
    インストールが完了したら、g 2 oライブラリのヘッダファイルは”/usr/local/g 2 o/”ディレクトリの下で、ライブラリファイルは”/usr/local/lib/”ディレクトリの下にあります.CMakeList.txtにヘッダファイルとライブラリファイルパスのコマンドを追加します.
    #   g2o    
#   g2o     ，     findg2o.cmake  
LIST( APPEND CMAKE_MODULE_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/cmake_modules ) 
SET( G2O_ROOT /usr/local/include/g2o ) 
FIND_PACKAGE( G2O )

include_directories( ${G2O_INCLUDE_DIRS} )　　　　　　　　           #        
add_executable( curve_fitting main.cpp )　　　　　　　　　　         #       
target_link_libraries( curve_fitting g2o_core g2o_stuff )　　      #
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