1. 修改CMakeLists.txt Examples/ROS/ORB_SLAM2下的CMakeLists.txt 原 set(LIBS ${OpenCV_LIBS} ${EIGEN3_LIBS} ${Pangolin_LIBRARIES} ${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thirdparty/DBoW2/lib/libDBoW2.so ${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thirdparty/g2o/lib/libg2o.so ${PR

* { font-family: "Tibetan Machine Uni", "sans-serif", STFangSong; outline: none } 一.安装Eigen库 卸载老版本的Eigen 查找老版本 sudo updatedb locate eigen3 删除老版本文件 将列举出来了文件删除,筛选条件(必删除项)为: /usr/include/eigen3 /usr/lib/cmake/eigen3 /usr/share/doc/libeige

请输入以下命令进行安装: sudo apt-get install libeigen3-dev 一个库由头文件和库文件组成.Eigen头文件的默认位置在 “usr/include/eigen3” 中.如果不确定,可以输入以下命令查找: sudo updatedb locate eigen3 相比于其他库,Eigen的神奇之处在于,它是一个纯用头文件搭起建起来的库.这意味着你只能找到它的头文件,而没有.so或.a那样的二进制文件.在使用时只需引入Eigen的头文件即可,不需要链接库文件(因为它没有

Eigen官网 Eigen是一个高层次的C ++库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法. ubuntu下安装: sudo apt-get install libeigen3-dev 默认安装路径 /usr/include/eigen3 执行复制命令: cp -r /usr/include/eigen3/Eigen/ /usr/include

那我们无论在虚拟机还是在双系统的Ubuntu环境下都是一样的安装过程 我们使用快捷键“ctrl+alt+T”,来打开一个命令窗口如下图 比如我们在命令窗口下输入ls 我们会看到在主目录下的所有文件 下图是我插上u盘的界面,点击确定,有时候插上U盘反应比较慢, 如果U盘不显示你可以点击“虚拟机”查看是否有U盘的出现 或者点击右下角硬盘标注 在左侧显示U盘已经读取的标志是如图 在Ubuntu系统系统下安装PCL等库可以借鉴的网址 http://www.pclcn.org/study/shownews

目录 前言 1.Eigen线性代数库的安装 2.Sophus李代数库的安装 3.OpenCV计算机视觉库的安装 4.PCL点云库的安装 5.Ceres非线性优化库的安装 6.G2O图优化库的安装 7.Octomap八叉树地图库的安装 8.DBoW3词袋模型库 正文 回到顶部 前言 本篇博客主要写了视觉SLAM常用库的安装方法,主要包括Eigen线性代数库.Sophus李代数库.OpenCV计算机视觉库.PCL点云库.Ceres非线性优化库和G2O图优化库等.安装步骤是直接从高翔大牛书上搬抄过来了

安装bazel sudo ./bazel***.sh 输入bazel version 检查是否安装. 编译tensorflow 1)./configure 除了选择支持cuda是y,其余的都选择n. 2) bazel build --config=opt //tensorflow:libtensorflow_cc.so, 编译完会生成如下所示的文件夹,libtensorflow_cc.so和libtensorflow_framework.so在 第一个目录中的tensorflow中. 将 lib

前言 昨天试了一下新版本,发现完全按照官网安装会提示一些问题,所以留下记录. PS,我选择从源码安装Autoware 1.12 配置列表: 系统:Ubuntu 18.04 ROS:Melodic CUDA:10.0以上 Eigen:3.3.7以上 1. 显卡驱动.CUDA安装 这里请参考:https://www.cnblogs.com/hgl0417/p/10643760.html的显卡驱动安装. 已经将我的显卡驱动以及CUDA上传到网盘:链接: https://pan.baidu.com/s/

ONNX是facebook提出的一个 Open Neural Network Exchange协议,能够让训练好的模型在不同的框架间进行交互. ONNX的安装相对来说不是特别麻烦,麻烦的是其依赖库的安装.ONNX依赖于pybind11. 首先依赖库的安装 sudo pip install pytest #pytest sudo pip install numpy #numpy sudo pip install scipy #scipy 下载pybind11源码 git clone https:/

近期在做deep learning的项目,学习了一下deepnet,之前搭建了一个windows下的deepnet的学习开发环境,把搭建系统的过程分享给大家. 1.我用的是windows下的visual studio 2012版本号,你能够依据自己的环境改动配置: 2.须要安装python 64bit版本号开发环境,这个就不用讲了,须要的几个库都自己安装: 3.须要安装visual studio python开发插件,Python tools for visual studio; https:/

在github上下载高博的slambook(https://github.com/gaoxiang12/slambook)在3rdparty文件夹中有安装包. 1. 安装Eigen库 sudo apt-get install libeigen3-dev 2. 安装 PCL sudo apt-get install libpcl1.7 sudo apt-get install pcl-tools 3. 安装ceres 安装依赖:sudo apt-get install liblapack-dev

0.基本配置 0.1初始设置 (1)开户root账号并重启系统: 打开gedit /usr/share/lightdm/lightdm.conf.d/50-ubuntu.conf 添加greeter-show-manual-login=true 设置密码sudo passwd root (2)登录root账号并更改语言为英语 打开gedit /etc/default/locale修改 LANG="en_US.UTF-8" LANGUAGE="en_US:en" (3

https://github.com/Microsoft/AirSim 功能 1 虚拟模拟 2半虚拟模拟 安装教程 环境安装 1安装 cmake 直接下 .exe 2安装cuda 3安装Eigen 3.1源码编译形式() https://blog.csdn.net/wae42675/article/details/71942022 编译产生 msvc默认加入环境变量 3.2 直接.exe安装 之后再安装文件下有直接文件 手工添加环境路径 4编译 前期配置 1安装cmake 2安装Eigen Ei

本文主要参考博客https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/80399265 [1] bazel安装参考:https://blog.csdn.net/luoyi131420/article/details/78585989 [2] 首先介绍下自己的环境是centos7,tensorflow版本是1.7,python是3.6(anaconda3). 要调用tensorflow c++接口,首先要编译tensorflow,要装bazel,要装pro

How to install asl and ibamr tools: ASL 和 IBAMR 都是有限元分析的工具,流体力学等,ASL可以使用GPU加速计算, 主机配置,i7 6代,1060, 32G,500G,ubuntu1604. 安装ASL.配置依赖.安装.运行测试: 1.GPU DRIVER && CUDA SDK OpenCL 在Ubuntu 软件源下载GPU驱动. NVIDIA 官网下载cuda run安装包,安装时候不要选择图形图像显示驱动的安装. sudo apt-get

1. 安装eigen sudo apt-get install libeigen3-dev sudo apt-get install libsuitesparse-dev sudo apt-get install libqglviewer-dev 对于ARM版本,可以下载http://eigen.tuxfamily.org,之后放置在toolchain可以找到的三方库位置处,我使用的是eigne-3.2.8,这个版本需要qt4支持不是qt5 之后指明toolchain.cmake就可以顺利编译

第三讲 三维空间刚体运动 本讲目标 理解三维空间的刚体运动描述方式:旋转矩阵.变换矩阵.四元数和欧拉角. 掌握Eigen库的矩阵.几何模块使用方法. 3.1 点.向量和坐标系,旋转矩阵 二维空间与三维空间主要区别在于,其旋转性,二维空间有1个自由度,三维空间有三个自由度. 光说向量不一定跟几何数有关系,比如说三维空间中的向量会跟着三个数,这三个数是向量的坐标,向量坐标和向量本身并不是一回事儿,向量本身可以定义出加法或减法等运算,向量可以平移什么的. 向量的坐标是指向量在一个坐标系下面的一个表示:

在Android平台上使用Ceres求解器,官方教程不明确,且编译过程遇到了很多问题. 环境 Ubuntu 18.04 源代码 https://github.com/Great-Keith/ceres-android 准备工作 Eigen 3.3.7(最新):在编译Ceres的时候需要使用. NDK r20(最新):NDK r14b版本无法使用,建议使用高于14的版本. Ceres 1.14.0(最新)已经附带在仓库中. [NOTE] Ceres其他依赖项按照官方教程进行配置,建议先检验Linu

基础软件安装 sudo apt update && sudo apt upgrade sudo apt install git curl vim gcc g++ cmake与make sudo apt update sudo apt install cmake make vscode 下载deb包,安装即可.vscode download xmake 下载xmake的deb包.xmake下载 下载完成后,安装即可. 在vscode下安装xmake插件. QT 下载地址 选择5.13.0下载

理论部分请看 :三维空间刚体运动 一.Eigen的使用 首先安装 Eigen: sudo apt-get install libeigen3-dev 一般都安装在 /usr/include/eigen3/ 中 代码: #include <iostream> #include <ctime> using namespace std; //Eigen 部分 #include <Eigen/Core> //稠密矩阵的代数运算 #include <Eigen/Dense&

ORB-SLAM2的编译运行以及TUM数据集测试 徐大徐 2018.02.06 17:04 字数 1838 阅读 2167评论 0喜欢 2 近段时间一直在学习高翔博士的<视觉SLAM十四讲>,学了以后发现自己欠缺的东西实在太多,好多都需要深入系统的学习.ORB-SLAM2是一套完整的SLAM方案,提供了单目,双目和RGB-D三种接口.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实