ORBSLAM2运行自己的图片序列，首先进行数据准备。我这里是通过摄像头采集到的视频。先要将视频处理成一帧一帧的图片，然后生成rgb.txt。然后运行

Linux系统，需要安装如下依赖库： #####Library dependencies 1：Pangolin (visualization and user interface)**. [MIT license](https://en.wikipedia.org/wiki/MIT_License). 2：OpenCV**. BSD license. 3：Eigen3**. For versions greater than 3.1.1 is MPL2, earlier versions are LGPLv3. 4（如果只做数据集的实验可以不用安装ROS）：ROS (Optional, only if you build Examples/ROS)**. BSD license. In the manifest.xml the only declared package dependencies are roscpp, tf, sensor_msgs, image_transport, cv_bridge, which are all BSD licensed.

有些同鞋无法编译生成ORB_SLAM2所必需的图优化，计算精确结果的g2o.lib,本资源含全部的源文件及生成好的lib文件，如果在这一步遇到问题，可直接下载取代。

ORB_SLAM2及相关依赖源码（未编译），可在ubuntu16.04环境下安装实现ORB_SLAM2的使用。安装使用方法可参考：https://blog.csdn.net/sinat_27066063/article/details/90416188

ORB_SLAM2 特征法SLAM 单目 双目 RGBD * ORB主要借鉴了PTAM的思想，借鉴的工作主要有 * Rubble的ORB特征点； * DBow2的place recognition用于闭环检测； * Strasdat的闭环矫正和covisibility graph思想； * 以及Kuemmerle和Grisetti的g2o用于优化。

适用于ubuntu20.04，重装了两次系统才勉强编译成功的

有些同鞋无法编译生成ORB_SLAM2所必需的系统交互，演示的g2o.lib,本资源含全部的源文件及生成好的lib文件，如果在这一步遇到问题，可直接下载取代。 这是最后一个Thirdparty的文件包，另重要提示：如果有的同学想用自己笔记本上自带的摄像头，建议禁用，用外接的USB摄像头要好用得多。

文章目录1、安装相关工具2、安装Pangolin3、安装opencv4、安装Eigen35、安装ORB-SLAM26、运行SLAM实例7、遇到的问题8、参考文献 1、安装相关工具 ①更新apt sudo apt-get update ②安装git sudo apt-get install git ③安装cmake sudo apt-get install cmake ④安装gcc、g++ sudo apt-get install g++ sudo apt-get install gcc 2、安装Pangolin ①安装依赖项 sudo apt-get install libglew-d

ORB_SLAM2在Android上的移植过程-附件资源

该资源包是提取和跟踪的特征点使用ORB。ORB特征的提取过程非常快，适合用于实时性强的系统。该资源包没有进行编译，而是自己需要手动编译的！