SLAM十四讲依赖 Ceres、g2o优化库，Windows下的编译较为困难。以下为VS的配置以及编译好的 1.头文件 D:\include\Ceres_Install\install\ceres\include;D:\include\Ceres_Install\install\glog\include;D:\include\Ceres_Install\install\gflags\include;D:\include\Ceres_Install\install\suitesparse\include;D:\include\eigen-3.4.0\eigen-3.4.0;D:\include\opencv\opencv\build\include\opencv2;D:\include\opencv\opencv\build\include;$(IncludePath)

非线性优化

G2O计算摄像机位姿变化的例子。G2O计算摄像机位姿变化的例子。G2O计算摄像机位姿变化的例子。G2O计算摄像机位姿变化的例子。G2O计算摄像机位姿变化的例子。

官网下在的g2o源码，没有改过，有些小伙伴下github上下载有时候特别慢，可以来这自取。git clone https://github.com/RainerKuemmerle/g2o.git

2017年版本的g2o，经过本人亲自测试，可以使用。同时支持eigen3和qt5、qt4

自创建的.g2o文件，旋转拍摄一个瓶子

g2opy 这是图形优化C ++框架的python绑定。 g2o是用于优化基于图的非线性误差函数的开源C ++框架。 g2o被设计为易于扩展到各种问题，通常可以在几行代码中指定一个新问题。 当前的实现为SLAM和BA的多个变体提供了解决方案。 机器人技术和计算机视觉中的许多问题都涉及到最小化可以表示为图形的非线性误差函数。 典型实例是同时定位和映射（SLAM）或捆绑包调整（BA）。 这些问题的总体目标是找到能最大程度解释受高斯噪声影响的一组测量值的参数或状态变量的配置。 g2o是用于解决此类非线性最小二乘问题的开源C ++框架。 g2o被设计为易于扩展到各种问题，通常可以在几行代码中指定一个新问题。 当前的实现为SLAM和BA的多个变体提供了解决方案。 当前，该项目不支持用python编写用户定义的类型，但是预定义的类型足以实现最常见的算法，例如2d或3d场景中的PnP，ICP，捆绑

理解图优化，一步步带你看懂g2o框架.pdf

G2O 文档.pdf

This is a compiled g2o library. IDE: VS2013.