机器人开发必备。Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的开源代码库，在谷歌的开源激光雷达slam项目cartographer中被大量使用。Ceres官网上的文档非常详细地介绍了其具体使用方法，相比于另外一个在slam中被广泛使用的图优化库G2O，ceres的文档可谓相当丰富详细（没有对比就没有伤害，主要是G2O资料太少了，对比起来就显得ceres的很多）。 tar zxf ceres-solver-2.1.0.tar.gz mkdir build cd build cmake .. make -j4 make install 拷贝位置(否则编译自己ros工程会报错): sudo cp -f -r /usr/local/include/ceres /usr/include sudo cp -f -r /usr/local/lib/cmake/Ceres /usr/lib sudo cp -f -r /usr/local/lib/libceres.a /usr/lib sudo ldconfig

我自己使用的软件版本： QT：qt-opensource-windows-x86-5.10.1 opencv：opencv-3.2.0-vc14 cmake：cmake-3.11.3-win32-x86 所有的安装路径都不要有中文名字 QT的安装： 前面都可以按正常步骤安装，有个页面需要邮箱什么的可以直接点击skip跳过，再一路下一步安装，到达选择具体开发组件： 需要勾选一下选项： MinGW5.3.0 以及sources下面的选项都全部勾选 在tool工具里面同样要勾选MinGW5.3.0 注意添加系统的环境变量(以下是我自己的添加路径)： D:\qt\Qt5.10.1\5.10.1\min

opencv-cmake 编译opencv4的缺失文件，包含ffmpeg、vgg_generated、boostdesc、ippicv等25个文件

cmake代码示例，基础知识

有关如何在Android上构建Qt / C ++项目的分步教程

小参 该存储库包含由GraphOptimization（Beijing），Inc.开发的轻量级图形优化库的代码。 感谢gtsam的作者。 我们仅将核心功能和类保留在gtsam中。 编写库时，请遵循以下规则。 尽可能少使用模板。 没有使用boost库。 没有特质。 没有智能指针。 自给自足。 要求： gcc编译器版本：5.4.0 20160609（Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1〜16.04.11） 高于2.6版的CMake 安装： 将项目克隆到本地。 git clone 运行命令： cd minisam_lib mkdir build cd build cmake .. sudo make install 平台： 仅支持Ubuntu。 对于其他平台，您可以与我们联系。 接触： 如果您有任何需求，请在github上提出问题，或发送电子邮

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Windows下安装Qt并使用cmake配置opencv3.4.10(含错误记录及解决办法)-附件资源

CMake是一个跨平台的安装（编译）工具，可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。他能够输出各种各样的makefile或者project文件，能测试编译器所支持的C++特性,类似UNIX下的automake。只是 CMake 的组态档取名为 CMakeLists.txt。Cmake 并不直接建构出最终的软件，而是产生标准的建构档（如 Unix 的 Makefile 或 Windows Visual C++ 的 projects/workspaces），然后再依一般的建构方式使用。这使得熟悉某个集成开发环境（IDE）的开发者可以用标准的方式建构他的软件，这种可以使用各平台的原生建构系统的能力是 CMake 和 SCons 等其他类似系统的区别之处。

ROS的YOLOv3 概述 这是的扩展使用ROS包装器实现YOLOv3作为ROS节点的功能的。 该节点是用Python编写的，并遵循原始darknet软件包中包含的示例。 该软件包已在Ubuntu 16.04和ROS Kinetic上进行了测试。 作者：王子凡， 引用 关于Darknet： : YOLOv3方法最初在描述。 结果 安装 依存关系 OpenCV3的 西皮 建造 转到您的工作区并下载存储库： git clone --recursive https://github.com/SailColubrid/yolo3_ros.git 首先构建Darknet，请参阅 cd yolo3_ros cd darknet 如果要使用GPU和cudnn。 请确保您更改 OPENCV = 0 在Makefile中 OPENCV = 1 启用OpenCV使用。 对于ros_yo