基于C++的gdal3.5.3编译好的文件，包括编译所需其他库编译好的geos，proj，curl，tiff，cmake，另外还有编译的教程，请查看https://blog.csdn.net/qq_39397927/article/details/136164086?spm=1001.2014.3001.5501，该链接介绍了每个库及软件的介绍，和详细的编译过程，以及在编译过程中所遇到的问题，都一一进行了列举。如果有相关问题请留言即可。

git上下载链接无法下载，便于使用

在Ubuntu 22.04系统中进行离线安装gcc、g++、make、cmake以及OpenCV时，用户需要准备相应的安装包。本文档将详细指导如何在无互联网连接的环境下完成这些常用开发工具和库的安装过程。要理解gcc是GNU Compiler Collection的缩写，它包含了多种编程语言的编译器，其中包括C和C++。g++是gcc的C++编译器扩展，用于编译C++程序。make是一个程序构建工具，它读取特定的文件（名为Makefile）中的指令来自动构建程序。cmake是一个跨平台的自动化构建系统，它使用CMakeLists.txt文件来管理软件构建过程。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它广泛应用于图像处理、模式识别、机器视觉等领域。 在本次安装过程中，我们将使用到的文件名列表中的两个主要文件是：g++-9_9.5.0-1ubuntu1~22.04_amd64.deb和libstdc++-9-dev_9.5.0-1ubuntu1~22.04_amd64.deb。这两个文件是Debian软件包格式，分别包含了g++编译器和C++标准库开发文件。由于标题中提到了多个软件的安装，我们可以合理推断出还会有其他相关的软件包文件，尽管列表中只给出了这两个文件名。用户需要将这些文件上传到Ubuntu 22.04系统中，然后通过dpkg命令安装这些软件包。 安装过程大致如下： 1. 确保你的系统中已经安装了dpkg工具。如果未安装，可以通过终端运行以下命令进行安装： ``` sudo apt-get install dpkg ``` 2. 将下载的Debian格式软件包文件复制到Ubuntu 22.04系统中。可以使用USB驱动器、网络共享或任何其他文件传输方法。 3. 打开终端，导航到包含Debian软件包的目录。 4. 使用dpkg命令安装每个软件包。例如： ``` sudo dpkg -i g++-9_9.5.0-1ubuntu1~22.04_amd64.deb sudo dpkg -i libstdc++-9-dev_9.5.0-1ubuntu1~22.04_amd64.deb ``` 5. 如果在安装过程中遇到依赖性问题，使用以下命令修复依赖性并自动安装必需的软件包： ``` sudo apt-get install -f ``` 6. 安装make和cmake通常也需要Debian软件包。你可以从可靠的离线源获取这些包，并重复上述安装步骤。 7. 对于OpenCV，安装过程可能会更复杂，因为它不仅包括一个Debian包，还可能需要从源代码构建。如果提供相应的离线安装包，过程大致相似：复制文件、使用dpkg安装，可能还需要额外的配置步骤。 8. 如果在安装过程中需要特定的配置选项，应该查阅相应的文档或在安装命令中添加特定的参数。 9. 安装完成后，建议通过运行一些简单的测试程序来验证gcc、g++、make、cmake和OpenCV是否正确安装并且可以正常使用。 由于在标题中没有提及gcc和cmake的具体版本，以及OpenCV的安装包，用户需要根据自己的需求查找对应的离线安装包。在实际操作中，由于存在多个版本的编译器和库，务必确保选择的版本与你的项目需求相匹配，或者至少是兼容的。 离线安装软件包通常需要仔细地准备文件，注意软件包版本的兼容性，并遵循标准的Debian包安装流程。务必检查每个软件的文档来确认安装过程中的任何特定步骤，这样可以确保在离线环境下顺利完成安装。考虑到离线安装可能会有特定的限制，建议在尝试之前在一个虚拟机或测试环境中先行尝试，以避免可能的数据丢失或系统损坏。

CMake是一个跨平台的自动化构建系统，它使用简单的配置文件来控制编译过程，广泛应用于C++等编程语言的项目构建。它能够生成标准的构建文件，这些文件可以用于在不同的操作系统和平台上使用各自的原生构建工具来完成项目的编译、链接等构建工作。CMake提供了一套灵活的构建系统，可以创建出复杂的构建过程，同时它还提供了模块化的系统，方便用户通过编写自己的模块来扩展CMake的功能。 由于CMake广泛适用于Unix/Linux、Windows等操作系统，它成为了开源和商业项目中常用的构建系统。其特点是独立于编译器和开发环境，且能够管理复杂的依赖关系。CMake使用CMakeLists.txt文件定义项目的构建规则，通过CMake工具生成构建系统所需的文件（如Makefile、Visual Studio解决方案文件等），从而使得开发者能够在不同的平台上使用相同的构建脚本。 本次提供的版本为3.20.2，这是一个稳定且较新的版本，它包含了许多改进和新特性。例如，它增强了对生成器的控制，改善了对于编译器的检测，提供了更好的包管理支持，以及对CMake语言本身的改进。随着版本的更新，CMake也在不断优化其性能，提高了构建大型项目时的效率，改进了用户体验。 CMake的安装过程相对简单，但它依赖于一些系统组件。在Windows平台上，它通常需要Visual Studio或其他的编译环境。下载的安装包是一个MSI安装程序，这是Microsoft的一种安装软件的标准格式，它可以确保安装过程的顺利进行。通过双击MSI文件，用户可以按照安装向导的提示完成CMake的安装。安装完成后，用户可以通过命令行界面使用CMake，或者在集成开发环境（IDE）中配置CMake项目。 对于开发人员而言，CMake提供了一个强大的工具集，用于创建、配置和编译项目。它的项目配置文件是高度可定制的，可以定义宏、条件编译以及执行环境的检测等。CMake还支持各种跨平台的特性，比如能够识别不同操作系统的特定文件路径、可执行文件后缀、库文件格式等。 CMake与许多其他构建工具相比，最大的优势在于其跨平台特性、灵活性和强大的功能。此外，由于其社区支持和文档的完善，即使是初学者也能较快地上手使用。因此，CMake已经成为许多项目首选的构建系统，特别是那些需要在多个平台上编译和分发的项目。 由于CMake可以从其官方网站下载，但由于网络原因，有时候下载速度较慢。因此，通过其他方式获取的安装包可以方便快速地安装使用CMake，对于需要在Windows系统上使用CMake的用户来说，这是一个非常实用的资源。无论是对于个人开发者还是大型软件公司，一个稳定快速的安装方式都是十分必要的，它能够节省宝贵的时间，提高工作效率。 随着软件开发技术的发展，CMake也在不断地更新和发展中。随着新版本的发布，更多的功能将被加入，更多的漏洞将被修复。对于开发者而言，保持对CMake新版本的关注，及时更新，对于提高开发效率和保证项目的构建质量有着重要的意义。

opencv-4.9.0-win-cmake-3.29.0-MinGW-7.3.0-QT-5.12.12 使用 cmake-3.29.0 编译 opencv-4.9.0-win 在 QT-5.12.12能正常运行

Ceres库（2.2.0版本）是一个开源的数学优化库，它主要被用于解决非线性最小二乘问题。这种问题在计算机视觉和机器人领域中尤为常见，例如进行相机标定、3D重建、结构光扫描和SLAM（同时定位与地图构建）等任务时都会用到。Ceres库的特点是它能够在大规模、稀疏的或者稠密的问题上进行有效的优化，它支持自定义损失函数和代价函数，能够处理各种复杂的约束条件。 Ceres库采用的优化算法包括了信赖域反射算法（Levenberg-Marquardt variant）以及线搜索算法，而这些算法的实现特别注意了在大规模问题上的数值稳定性和计算效率。为了适应不同用户的需求，Ceres库提供了灵活的API接口，用户可以通过C++以及Python绑定来使用它。库中的优化问题被抽象成一个“问题”（Problem），而问题中的每项数据通过“残差块”（CostFunction）来表示，这允许库中的算法能够高效地进行数值优化。 在使用上，用户需要定义一个最小二乘问题，这通常涉及定义一些残差项，这些残差项反映了观测数据和模型预测之间的差异。然后，通过调用Ceres库提供的求解器来迭代地找到最小化这些残差平方和的参数值。Ceres库还提供了一个灵活的框架来处理各种线性和非线性约束。 Ceres库的2.2.0版本是该库发展中的一个重要版本，它在性能上进行了多方面的提升，同时修复了早期版本中的一些bug。例如，Ceres库2.2.0版本加强了对大规模问题的求解能力，优化了内存的使用效率，并且增强了库的稳定性和可靠性。此外，新版本中还增加了对一些特定优化问题的支持和改进，比如对稀疏线性代数运算的优化，以及对多核处理器的更好利用，从而提高了并行计算的效率。 Ceres库不仅仅是一个数学优化工具，它还被广泛地集成到了许多开源项目和商业软件中。对于研究者和工程师来说，它是一个非常有用的工具，可以帮助他们在需要数学建模和优化的领域进行快速的原型设计和问题求解。由于Ceres库的应用范围非常广泛，因此它经常出现在自动驾驶、航空航天、工业制造、医疗成像以及金融工程等领域。 Ceres库（2.2.0）是一个强大的、可定制的、跨平台的优化工具，它提供了丰富的功能和接口，能够满足不同领域和场景下的需求。通过利用Ceres库，开发者和研究人员可以更加专注于他们的问题建模和解决方案的开发，而不是担心底层的数学求解细节。

ceres-solver-2.2.0.tar.xz是适用于Linux/Ubuntu的安装包，是解决优化问题的三大优化库之一。

CMake是一个跨平台的自动化构建系统，它使用CMakeLists.txt文件来配置和管理软件项目构建过程。CMake可以生成本地构建环境所需要的文件，比如Unix-like系统中的Makefile，或是Windows系统中的Visual Studio项目文件。它广泛应用于C++项目，但同样支持其他编程语言。 版本3.30.3是CMake的一个重要版本，其中包含了许多新的特性与改进。它为开发者提供了更多控制构建过程的选项，提高了与各种集成开发环境(IDE)的兼容性，同时也增强了跨平台开发的能力。在这一版本中，CMake引入了新的命令、功能以及对现有功能的改进，进一步简化了项目的构建配置过程。 特别是对于Windows x86-64平台，这个版本的CMake提供了专门的支持。x86-64（也被称为AMD64或Intel 64）是一种64位架构，它在原有的32位x86架构基础上进行了扩展，使得处理器可以同时处理更大的数据集，并能够更有效地执行多线程应用程序。Windows x86-64平台的普及，使得开发者需要一个能够充分利用该平台优势的构建工具，而CMake 3.30.3正好满足了这一需求。 CMake的安装包通常包含了编译器和工具链的检测、构建环境的配置、编译过程的自动化以及安装与测试的简化。它可以通过命令行界面或图形用户界面来使用。为了实现跨平台特性，CMake使用了一套统一的脚本语言来描述软件的构建过程，这套脚本语言非常灵活，并且可以适配多种编译环境和生成不同的构建系统。 针对标签中的“c++”，可以了解到CMake是C++开发者广泛使用的工具之一。它为C++项目提供了一种规范的构建方式，允许开发者定义如何编译项目、链接库文件、设置编译器参数等。C++项目通常较为复杂，涉及大量的编译选项和依赖管理，CMake通过简单的CMakeLists.txt文件，就能完成这些复杂的工作。 对于“windows”标签，说明这个CMake版本主要面向Windows操作系统，特别是64位的Windows系统。由于Windows系统在桌面操作系统市场上占据重要位置，许多软件开发者会选择在此平台上发布他们的应用程序。为了适应Windows平台的开发需求，CMake也提供了相应的工具和配置，以确保软件能够在Windows上顺利构建和运行。 CMake作为一个强大的构建系统，对于C++开发人员和Windows平台来说是一个不可或缺的工具。它通过简化构建过程，提高了开发效率，帮助开发者更容易地管理和自动化构建任务，同时支持多种不同的平台和编译器环境。

cmake安装包

GDAL (Geospatial Data Abstraction Library) 是一个开源的库，用于处理地理空间数据，如栅格和矢量数据。它支持多种数据格式，并提供了一组丰富的API，供开发者在各种应用程序中读取、写入和操作这些数据。GDAL 2.2.0 版本是该库的一个稳定版本，提供了很多新特性和性能优化。 在这个“gdal_internal-2.2.0-源码cmake.zip”压缩包中，包含了GDAL 2.2.0的源代码，以及proj-4.9.3，这是一个重要的地理坐标转换库，用于处理地理坐标系之间的转换。CMakeLists.txt文件是构建系统的配置文件，用于指导CMake如何编译和链接这两个项目。 CMake是一个跨平台的构建系统，它可以生成特定平台的构建工具链，如Unix Makefiles、Visual Studio解决方案等。在GDAL和proj的源码中，CMakeLists.txt文件定义了编译规则、库依赖、目标文件、链接选项等，使得用户能够在Linux和Windows等不同操作系统上编译这两个库。 对于proj-4.9.3，这个版本是proj库的一个稳定分支，它提供了广泛的投影算法和转换函数。proj库通常与GDAL一起使用，因为地理空间数据通常需要进行坐标转换，才能在不同的地图投影之间正确地显示和分析。 在编译GDAL 2.2.0时，首先需要安装必要的依赖库，例如C++编译器、CMake、ZIP库、JPEG库、PNG库、ZLIB库、libtiff、GDAL的头文件和库（如果要在不依赖外部GDAL库的情况下编译，可能需要更复杂的配置）。然后，通过CMake设置构建选项，指定输出目录、编译模式（Release或Debug）、是否启用特定模块等。在Linux环境下，可以使用`cmake`和`make`命令来执行编译和安装过程；在Windows环境下，可以使用CMake GUI来配置项目，然后通过Visual Studio等IDE进行编译。 在成功编译和安装后，GDAL库将包含一系列动态库（如gdalxx.so或gdalxx.dll）和头文件，开发者可以将其添加到自己的项目中，直接调用GDAL的API来处理地理空间数据。proj库也会提供相应的库文件和头文件，以支持坐标转换功能。 总结来说，这个压缩包提供了GDAL 2.2.0和proj-4.9.3的源代码，利用CMake可以在Linux和Windows上进行编译，生成可直接集成到其他工程中的静态或动态库，而无需依赖外部GDAL库。这使得开发者可以更灵活地控制和优化他们的应用程序，特别是在处理大量地理空间数据和进行复杂坐标转换的场景下。