1.ORBSLAM 2 + Ubuntu 16.04 + ROS Kinetic 安装全过程
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3.如何在clion上配置使用opencv?源码
4.07-Ubuntu+Conda+TF+OpenCV+ROS软件配置血泪总结, 附Xavier配置总结
ORBSLAM 2 + Ubuntu 16.04 + ROS Kinetic 安装全过程
在学习SLAM过程中,使用ORBSLAM 2与Ubuntu .和ROS Kinetic进行安装,下载以下是源码详细步骤:
首先,下载并编译OpenCV 3.2.0,下载确保在编译CMake时设置正确的源码安装路径。如果已安装OpenCV,下载inputstreamreader源码建议更改安装位置以避免版本冲突。源码
接下来,下载安装ROS Kinetic。源码具体操作参照相关教程,下载确保在使用zsh终端时执行source /opt/ros/kinetic/setup.zsh,源码对于bash终端则需要执行source setup.zsh。下载
然后,源码配置ORB SLAM2。下载参考相关资源建立工作空间,源码android日历记事源码设置ros工作区,准备USB CAM和ORB_SLAM。直到完成编译,若无问题,即可进行测试。
如遇编译失败,需检查错误信息。常见错误包括“undefined reference to symbol '_ZN5boost6systemsystem_categoryEv”和“Cannot Launch node image_view”。解决方法通常是安装缺少的依赖包或手动编译相关节点。
遇到OpenCV相关问题,如“Bad argument (Invalid pointer to file storage) in cvGetFileNodeByName”,则需检查ROS和OpenCV版本是否兼容。可通过手动编译cv_bridge,并在CMakeLists.txt中调整opencv版本路径,加圣诞帽源码以确保与编译环境一致。
总结来说,此过程涉及OpenCV、ROS和ORB SLAM2的安装与配置,需要细心处理依赖关系和版本兼容性问题。通过上述步骤,可成功完成安装并解决常见问题。祝SLAM学习之路顺利。
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D:\opencv\opencv\build\x\vc9\bin;
D:\opencv\opencv\build\x\mingw\bin;
D:\opencv\opencv\build\common\tbb\ia\vc9;
如何在clion上配置使用opencv?
为了在 Clion 上配置并使用 OpenCV,您需要按照以下步骤操作:
首先,确保您的系统满足以下环境需求:Windows 专业版 bit、MinGW 3.、cmake 3.8.1、Clion .1 和 OpenCV 3.。博彩系统源码php
接下来,请访问cmake.org下载cmake版本3.8.1的Windows 位安装包,并将文件命名为cmake-3.8.1-win-x。
前往opencv.org的发布页面下载OpenCV 3.2.0的vc版本。
按照以下步骤进行配置:
1. 解压下载的OpenCV文件,将源代码目录设置为D:/opencv/sources。
2. 在CMake中选择源代码目录,保存到D:\opencv\mingw-build。
3. 在CMake中配置类型为MinGW Makefiles,等待配置完成并根据需要选择相关选项。再次点击Configure并确认所有区域变为白色后,点击Generate,等待操作完成。
4. 打开命令提示符,网页版群聊源码进入D:\opencv\mingw-build目录,输入mingw-make命令,等待编译完成。您可能需要尝试多次,直到成功。
5. 解决可能遇到的错误,如变量未找到问题,通过修改D:\MinGW\include\commctrl.h文件中的代码来解决。
6. 查找MinGW与库冲突问题,通过在github上查找解决方案,如修改D:\opencv\sources\modules\ts\include\opencv2\ts\ts_gtest.h文件中的条件编译。
7. 下载并覆盖github上的ts_gtest.h文件,以解决冲突。
8. 成功编译后,运行mingw-make install命令,创建一个安装文件夹。
9. 将D:\opencv\mingw-build\install\x\mingw\bin目录添加到系统环境变量path中,并重启系统。
. 打开Clion,编辑CMakeLists.txt文件并测试代码。
经过这些步骤后,您应该能够在Clion中成功配置并使用OpenCV。
-Ubuntu+Conda+TF+OpenCV+ROS软件配置血泪总结, 附Xavier配置总结
在尝试配置Ubuntu .与一系列软件(如Conda、TF、OpenCV和ROS)的过程中,我耗时一周多,其间遇到了诸多挑战。Linux环境下软件依赖安装的复杂性和不确定性,使得每个步骤都需要反复试错和调整,甚至需要绘制思维导图来整理思路。 配置环境如下:基于惠普OMEN系列暗影精灵4笔记本,搭载Intel HM主板和Geforce GTX 显卡。使用的软件组合包括Ubuntu .,CUDA 8.0、Cudnn 5.1,Anaconda 2-5.3.0,Tensorflow_gpu 1.2.0-cp,OpenCV 3.2.0,以及ROS-kinetic。 以下是一些关键的配置心得,供参考:网络状况不佳将大大增加安装难度,务必保证网络畅通。
禁用BIOS中的安全启动选项,避免Nvidia驱动安装后的登录问题。
Ubuntu安装U盘制作并非一定要依赖UltraISO,直接解压镜像文件也可行。
安装Ubuntu后,及时更新软件包,从Additional Drivers中选择适合的N卡驱动。
遇到驱动导致的控制台异常和系统唤醒问题,更新显卡驱动后会有所改善。
更换国内的软件源可以提升apt命令的执行速度。
搜狗输入法可能导致系统显示异常,因此不建议使用。
确保CUDA、显卡驱动、TF和Cudnn版本间的兼容性,避免不必要的冲突。
利用Anaconda进行软件管理,避免环境混乱,如安装TF和Keras。
OpenCV的安装需注意引导至Anaconda的python路径,避免与系统默认路径冲突。
ROS-kinetic的安装需参考官方指南,可能需要解决rosdep init的网络问题。
在Anaconda环境下安装ROS依赖,确保Tensorflow与ROS的协同工作。
Nvidia Xavier的环境配置也有其独特问题,如版本选择、网络连接、空间预留等。
这些经验和教训是我在配置过程中摸索出来的,希望对你有所帮助,如果发现任何错误,欢迎指出。