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slam14讲ch5代码用ubuntu20.04跑

时间: 2025-05-31 22:26:44 浏览: 21

### 编译和运行SLAM14讲第五章代码为了在Ubuntu 20.04上成功编译并运行《视觉SLAM十四讲》第五章中的代码，需按照特定流程准备环境。首先，确保安装必要的依赖包： ```bash sudo apt-get install libcanberra-gtk-module[^1] ``` 更新软件源列表，并安装构建工具链以及版本控制系统Git: ```bash sudo apt update -y sudo apt-get install cmake git gcc g++ -y sudo apt install pkg-config -y[^2] ``` 接着，针对书中涉及的具体算法实现部分——PnP问题求解器，通常还需要额外配置Eigen库支持矩阵运算操作。对于《视觉SLAM十四讲》第五章而言，主要关注的是利用OpenCV与Sophus库来完成对位姿估计实验。因此，在上述基础之上还需进一步获取这些第三方资源文件。具体做法如下所示： #### 安装OpenCV库通过官方PPA仓库快速部署预编译二进制版OpenCV： ```bash sudo add-apt-repository ppa:ubuntuhandbook1/opencv sudo apt update && sudo apt install opencv-python-headless ``` #### 获取Sophus库由于该几何优化类库并未提供直接可用的.deb安装包形式分发渠道，所以推荐克隆项目源码至本地后再按指引说明自行编译链接静态库供后续调用。 ```bash cd ~ git clone https://github.com/strasdat/Sophus.git sophus_repo --branch=master --single-branch --depth=1 mkdir -p sophus_repo/build && cd $_ cmake .. make -j$(nproc) sudo make install ``` 最后一步则是下载配套教材提供的实践案例工程模板，依据给定README.md文档指示逐步开展剩余环节直至最终验证成果无误为止。 ```python import cv2 as cv from sophus import * # ...其余Python脚本逻辑... print("Setup Complete.") ```

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